梯度优化算法总结以及solver中相关参数解释

最新推荐文章于 2024-06-12 09:11:00 发布

LianYueBiao

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分类专栏：深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/alvinlyb/article/details/78893976

本文总结了梯度下降优化算法，包括批量梯度下降、优化算法如SGD、Momentum、Nesterov动量下降、Adagrad、Adadelta、RMSprop和Adam等。探讨了在训练神经网络中面临的挑战，如学习率选择、局部最小值等，并解释了solver中epoch、learning rate衰减等参数的意义。文章强调了不同算法在应对稀疏数据和局部最小值方面的优缺点。

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参考链接：http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/

如果熟悉英文的话，强烈推荐阅读原文，毕竟翻译过程中因为个人理解有限，可能会有谬误，还望读者能不吝指出。另外，由于原文太长，分了两部分翻译，本篇主要是梯度下降优化算法的总结，下篇将会是随机梯度的并行和分布式，以及优化策略的总结。

梯度下降是优化中最流行的算法之一，也是目前用于优化神经网络最常用到的方法。同时，每个优秀的深度学习库都包含了优化梯度下降的多种算法的实现（比如， lasagne 、 caffe 和 keras 的文档）。然而，这些算法一般被封装成优化器，如黑盒一般，因此很难得到它们实际能力和缺点的解释。

本篇博客的目标是为读者提供不同梯度下降优化算法的直观解释，希望读者可以学以致用。我们会先了解下梯度下降的不同变种。然后会对训练过程的问题进行简单总结。接着，我们会介绍最常用的优化算法，展示它们解决这些问题的动机，以及它们对应更新规则变化的原因。我们也就会简单回顾在并行和分布式的情况下，梯度下降优化的算法和架构。最后，我们也会聊聊有助于优化梯度下降的其他策略。

梯度下降是最小化以模型参数 $θ\inRdθ\inRd 构建的目标函数 J($