神经网络的优化器

2019-08-12 本文已影响0人 Vector_Wan

我们知道，神经网络的学习的目的就是寻找合适的参数，使得损失函数的值尽可能小。解决这个问题的过程为称为最优化。解决这个问题使用的算法叫做优化器。

1. SGD

在前面我们实现的神经网络中所使用的优化方法是随机梯度下降法（Stachastic gradient desent 简称 SGD）。SGD 的想法就是沿着梯度的方向前进一定距离。用数学的语言来描述的话可以写成下式：

$W \leftarrow W - \eta \frac{\partial L}{\partial W}$

这里面， $W$ 表示需要更新的权重， $\frac{\partial L}{\partial W}$ 表示损失函数关于 $W$ 的梯度（准确点来说这是一个 Jacobian 矩阵）， $\eta$ 表示学习率， $\leftarrow$ 表示使用右边的值更新左边的值。下面我们先给出一个 python 实现：

class SGD:
    def __init__(self, lr=0.01):
        self.lr = lr
        
    def update(self, params, grades):
        for key in params.keys():
            params[key] -= self.lr * grades[key]

将优化器实现为一个类是一个很好的做法， python 是动态语言的原因，我们在实现的时候只要类里面都有 update 方法，解释器就会正常执行。例如我们可以将之前的学习过程写成这样：重点在于加了 # 号的那几行。

# 导入数据
(x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(normalize=True, one_hot_label=True)

# 全局变量
train_loss_list = []
train_acc_list = []
test_acc_list = []

# 超参数
iter_num = 10000
train_size = x_train.shape[0]
batch_size = 100
learning_rate = 0.1
iter_per_epoch = max(train_size / batch_size, 1)

# 生成模型
net_work = TwoLayerNet(input_size=784, hidden_size=50, output_size=10)
optimizer = SGD(learning_rate)   ########

# 模型的训练
for i in range(iter_num):
    # 获取 mini_batch
    batch_mask = np.random.choice(train_size, batch_size)
    x_batch = x_train[batch_mask]
    t_batch = t_train[batch_mask]

    # 计算梯度
    grads = net_work.gradient(x_batch, t_batch)

    # 更新参数
    params = net_work.params
    optimizer.update(params, grads)  ##########

    # 记录学习过程
    if i % iter_per_epoch == 0:
        loss = net_work.loss(x_train, t_train)
        train_loss_list.append(loss)
        train_acc = net_work.accuracy(x_train, t_train)
        train_acc_list.append(train_acc)
        test_acc = net_work.accuracy(x_test, t_test)
        test_acc_list.append(test_acc)
        print('运行中... 损失：{} 训练集准确度：{}  测试集准确度：{}'.format(loss, train_acc, test_acc))

SGD 的优点就是简单，容易实现。但是其缺点就是低效，因为有的时候梯度的方向并没有指向最小值的方向。低效的原因有两大方面：

1. 函数呈延伸状，梯度指向了’谷底‘。（文章的最后有一个呈延伸状函数的图片）
  这使得损失函数值不停的在震荡。
1. 梯度方向指向了极小值，或者鞍点方向，
  因为所有维度的梯度在这附近都接近于 0，这使得损失函数在这里变化的很慢。

下面的方法就全是针对这两大方面对 SGD 进行改进。

2. Momentum

这种方法主要是为了解决第一种情况，当函数呈延伸状的情况下，梯度指向了谷底，而不是直接指向了最低点，函数值在学习过程中会来回震荡，但是向最低点移动的却很小。

上面的叙述中提到了两个方向，一个是纵向的震动，一个是横向的向最低点移动，如下图，如果我们可以避免或者减少震荡，加快横向的向最低点移动，那么就加快了学习。

实际上震荡是不可避免的，所以我们只能考虑减轻震荡。

我们还是先看一下数学描述：

$v_t \leftarrow \alpha v_{t - 1} - \eta \frac{\partial L}{\partial W}$ $W \leftarrow W + v_t$

Momentum 在 SGD 的基础上引入了一个变量 - 速度 $v$ 和一个超参数 - 指数衰减平均 $\alpha$ 。

我们分别来看一下他们的含义。为了便于理解，我们先将 $\alpha$ 去掉，或者说是设为 1。首先将 $v_0$ 初始化为零矩阵，然后进行第一次迭代， $v_1$ 保存的就是上一次的梯度，如果方向没改变，再一次迭代的时候梯度会被累加，加快学习。如果方向改变了（符号发生了变化），那么就减少了这次的学习，这样其实就实现了我们的目的：使得梯度方向不变的维度上速度变快，梯度方向有所改变的维度上的更新速度变慢，这样就可以加快收敛并减小震荡。

接下来我们再来看一下超参数 $\alpha$ ，它是描述之前梯度对现在影响的参数。 $\alpha$ 越大表示之前梯度对现在的影响越大。 $\alpha$ 一般被设定为 0.9。

说了这么多理论，我们还是要实现一下这个优化器：

class Momentum:
    def __init__(self, lr=0.01, alpha=0.9):
        self.lr = lr
        self.alpha = alpha
        self.v = None

    def update(self, params, grads):
        if self.v is None:
            self.v = {}
            for key, val in params.items():
                self.v[key] = np.zeros_like(val)

            for key in params.keys():
                self.v[key] = self.alpha*self.v[key] - self.lr*grads[key]
                params[key] += self.v[key]

如果想使用 Momentum ，只需要将上面代码中的 optimizer = SGD(learning_rate) 修改为 optimizer = Momentum(learning_rate) 即可。
保持其他参数不变，训练的结果是：

SGD： 损失：0.5450568343946544 训练集准确度：0.8639  测试集准确度：0.8672
Momentum： 损失：0.1830601846034292 训练集准确度：0.94755  测试集准确度：0.9444

所以总结一句，优点：使得梯度方向不变的维度上速度变快，梯度方向有所改变的维度上的更新速度变慢，可以加快收敛并减小震荡。
但是也有缺点：这种方法相当于小球从山上滚下来时是在盲目地沿着坡滚，如果它能具备一些先知，例如快要上坡时，就知道需要减速了的话，适应性会更好。根据这个改进的优化器叫做：NAG（Nesterov Accelerated Gradient）

3. AdaGrad

这种方法主要是为了解决 SGD 遇到鞍点或者极小值点后学习变慢的问题。我们知道超参数学习率是一个很重要的参数，不同的参数对学习结果的影响很大，如果设置的值较小，会导致学习花费较多的时间，学习率大了就会导致学习发散而不能正常的进行。所以我们可以考虑避免人为的介入，根据需要让程序自己动态地设置学习率。例如对于遇到鞍点的情况，参数变化很小，基本不会改变，那么这个方法就会设置一个较大的学习率，跨过鞍点。

在神经网络中有一种方法经常被使用：学习率衰减方法（learning rate decay），也就是说随着学习的进行，使学习率逐渐减少。AdaGrade 进一步发展了这个想法，它会为参数的每一个元素设当的调整学习率。

我们还是看一下数学的描述：

$h \leftarrow h + \frac{\partial L}{\partial W} \odot \frac{\partial L}{\partial W}$ $W \leftarrow W - \eta \frac{1}{\sqrt h}\frac{\partial L}{\partial W}$

这里新出现了一个变量 $h$ ,它保存了之前所有梯度的平方和，在更新参数的时候通过乘以 $\frac{1}{\sqrt h}$ 就可以调整学习的尺度。
我们还是尝试实现它：

class AdaGrad:
    def __init__(self, lr=0.01):
        self.lr = lr
        self.h = None

    def update(self, params, grads):
        if self.h is None:
            self.h = {}
            for key, val in params.items():
                self.h[key] = np.zeros_like(val)

        for key in params.keys():
            self.h[key] += grads[key] * grads[key]
            params[key] -= self.lr * grads[key] / (np.sqrt(self.h[key]) + 1e-7)

结果为：

AdaGrad: 损失：0.20811779864341037 训练集准确度：0.9411  测试集准确度：0.936

AdaGrad 的优点是可以动态的调整学习率，
缺点是 AdaGrad 会记录过去所有的梯度平方和，最后有可能不再更新，
针对这个问题有一个方法叫做 RMSProp 进行了优化。

4. Adam

Adam 直观的来讲就是融合了 Momentum 和 AdaGrad 方法，详细可以参考原版论文
详细回头再更，，

class Adam:
    def __init__(self, lr=0.001, beta1=0.9, beta2=0.999):
        self.lr = lr
        self.beta1 = beta1
        self.beta2 = beta2
        self.iter = 0
        self.m = None
        self.v = None
        
    def update(self, params, grads):
        if self.m is None:
            self.m, self.v = {}, {}
            for key, val in params.items():
                self.m[key] = np.zeros_like(val)
                self.v[key] = np.zeros_like(val)
        
        self.iter += 1
        lr_t  = self.lr * np.sqrt(1.0 - self.beta2**self.iter) / (1.0 - self.beta1**self.iter)         
        
        for key in params.keys():
            #self.m[key] = self.beta1*self.m[key] + (1-self.beta1)*grads[key]
            #self.v[key] = self.beta2*self.v[key] + (1-self.beta2)*(grads[key]**2)
            self.m[key] += (1 - self.beta1) * (grads[key] - self.m[key])
            self.v[key] += (1 - self.beta2) * (grads[key]**2 - self.v[key])
            
            params[key] -= lr_t * self.m[key] / (np.sqrt(self.v[key]) + 1e-7)
            
            #unbias_m += (1 - self.beta1) * (grads[key] - self.m[key]) # correct bias
            #unbisa_b += (1 - self.beta2) * (grads[key]*grads[key] - self.v[key]) # correct bias
            #params[key] += self.lr * unbias_m / (np.sqrt(unbisa_b) + 1e-7)

最后看两个动态的优化过程，图片来自网络，侵删。
第一个是存在鞍点和局部极小值的情况。

第二个是损失函数呈延伸状的情况。

神经网络的优化器

1. SGD

2. Momentum

3. AdaGrad

4. Adam

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