【online learning】在线学习算法

最新推荐文章于 2020-11-24 11:50:22 发布

hello wolrd

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分类专栏：机器学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/kyq156518/article/details/83860804

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本文深入探讨在线学习算法，包括逻辑回归、OGD、TG、FOBOS、RDA及FTRL的原理与代码实现，旨在解决全量训练的高成本问题，通过增量训练提升效率。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

动机

全量训练的问题，样本量大，训练时间长，特征量大，同步时间长，每日全量训练，花费高，生效迟
增量训练的好处，增量训练花销低，生效块

发展

OGD $\rightarrow$ FOBOS $\rightarrow$ RDA $\rightarrow$ FTRL $\rightarrow$ FTML

全部代码：https://github.com/YEN-GitHub/OnlineLearning_BasicAlgorithm

下面以逻辑回归为例实现每种在线学习

逻辑回归

1. 目标函数为交叉熵， $-ylog\widehat{y}-(1-y)log(1-\widehat{y})$

2. 预测输出为 $1/(1+e^{-w^{T}x})$

3. 梯度更新公式为 $\theta _{j}=\theta _{j}-(h_{\theta }(x^{(i)})-y^{(i)})x^{_{j}^{(i)}}$

代码如下：

class LR(object):

    @staticmethod
    def fn(w, x):
        ''' sigmod function '''
        return 1.0 / (1.0 + np.exp(-w.dot(x)))

    @staticmethod
    def loss(y, y_hat):
        '''cross-entropy loss function'''
        return np.sum(np.nan_to_num(-y * np.log(y_hat) - (1-y)*np.log(1-y_hat)))

    @staticmethod
    def grad(y, y_hat, x):
        '''gradient function'''
        return (y_hat - y) * x

OGD

更新公式为： $W^{(t+1)}=W^{(t)}-\eta ^{(t+1)}G^{(t)}$

代码如下：

class OGD(object):

    def __init__(self,alpha,decisionFunc=LR):
        self.alpha = alpha
        self.w = np.zeros(4)
        self.decisionFunc = decisionFunc

    def predict(self, x):
        return self.decisionFunc.fn(self.w, x)

    def update(self, x, y,step):
        y_hat = self.predict(x)
        g = self.decisionFunc.grad(y, y_hat, x)
        learning_rate = self.alpha / np.sqrt(step + 1)  # damping step size
        # SGD Update rule theta = theta - learning_rate * gradient
        self.w = self.w - learning_rate * g
        return self.decisionFunc.loss(y,y_hat)

TG

SGD方法无法保证解的稀疏性，而大规模数据集与高维特征又需要稀疏解，比较直观的方法是梯度截断法，当参数小于阈值时赋0,或者往0走一步，可以每k步进行一次截断

代码如下：

    def update(self, x, y, step):
        y_hat = self.predict(x)
        g = self.decisionFunc.grad(y, y_hat, x)

        if step % self.K == 0:

           learning_rate = self.alpha / np.sqrt(step+1) # damping step size

           temp_lambda = self.K * self.lambda_

           for i in range(4):
              w_e_g = self.w[i] -learning_rate * g[i]
              if (0< w_e_g <self.theta) :
                  self.w[i] = max(0, w_e_g - learning_rate * temp_lambda)
              elif (-self.theta< w_e_g <0) :
                  self.w[i] = min(0, w_e_g + learning_rate * temp_lambda)
              else:
                  self.w[i] = w_e_g
        else:
            # SGD Update rule theta = theta - learning_rate * gradient
            self.w = self.w - self.alpha * g

        return self.decisionFunc.loss(y,y_hat)

FOBOS

L1-fobos可以认为是TG的一种特殊情况，当 $\theta =\infty , k=1$ ，L1-FOBOS与TG等价，也是每次朝着梯度方向走一步，朝着0的方向走一步。相对于TG，FOBOS有了一套优化理论的框架，权重的更新分成以下两步

求解过程见博客：https://zr9558.com/2016/01/12/forward-backward-splitting-fobos/

得到算法更新公式：

转化为代码：

    def update(self, x, y, step):
        y_hat = self.predict(x)
        g = self.decisionFunc.grad(y, y_hat, x)
        learning_rate = self.alpha / np.sqrt(step + 1)  # damping step size
        learning_rate_p = self.alpha / np.sqrt(step + 2)  # damping step size
        for i in range(len(x)):
            w_e_g = self.w[i] - learning_rate * g[i]
            self.w[i] = np.sign(w_e_g)  *  max(0.,np.abs(w_e_g)-learning_rate_p * self.lambda_)
        return self.decisionFunc.loss(y,y_hat)

RDA

L1-RDA与L1-FOBOS不同的是考虑累积梯度的平均值，因此更容易产生稀疏解，具体算法介绍参见博客：

https://zr9558.com/2016/01/12/regularized-dual-averaging-algorithm-rda/

优化目标：

算法更新：

代码实现：

    def update(self, x, y, step):
        y_hat = self.predict(x)
        g = self.decisionFunc.grad(y, y_hat, x)
        self.g = (step-1)/step * self.g + (1/step) * g
        for i in range(len(x)):
            if (abs(self.g[i])<self.lambda_):
                self.w[i] = 0
            else:
                self.w[i] = -1* (np.sqrt(step)/self.gamma)*(self.g[i] - self.lambda_ * np.sign(self.g[i]))

        return self.decisionFunc.loss(y,y_hat)

FTRL

ftrl综合考虑了RDA和FOBOS的梯度和正则方式，既考虑了之前所有的梯度，又考虑了L1正则与L2正则，优化目标如下：

        self.w = np.array([0 if np.abs(self.z[i]) <= self.l1
                             else (np.sign(self.z[i] * self.l1) * self.l1 - self.z[i]) / (self.l2 + (self.beta + np.sqrt(self.q[i]))/self.alpha)
                             for i in range(self.dim)])

        y_hat = self.predict(x)
        g = self.decisionFunc.grad(y, y_hat, x)
        sigma = (np.sqrt(self.q + g*g) - np.sqrt(self.q)) / self.alpha
        self.z += g - sigma * self.w
        self.q += g*g
        return self.decisionFunc.loss(y,y_hat)