4.18??請說下常見優(yōu)化方法各自的優(yōu)缺點(diǎn)？ 常見優(yōu)化方法解析 ???? 在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，選擇合適的優(yōu)化算法至關(guān)重要。除了傳統(tǒng)的梯度下降，還有Adadelta、Adagrad、RMSProp等多種優(yōu)化器可供選擇。在Sebastian Ruder的論文中進(jìn)行了詳細(xì)比較，我們來學(xué)習(xí)一下各個算法的特點(diǎn)以及如何選擇。 ?? 梯度下降法深入理解 ?? 首先，讓我們深入理解優(yōu)化算法的目標(biāo)。我們的目標(biāo)是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中調(diào)整參數(shù)θ（通常是一組參數(shù)，如θ?、θ?、θ?...）。目標(biāo)函數(shù)是損失函數(shù)L = 1/N ∑ Li（對每個樣本的損失函數(shù)求均值）。這個損失函數(shù)L是θ的函數(shù)，其中損失函數(shù)L的參數(shù)是整個訓(xùn)練集。換句話說，目標(biāo)函數(shù)（損失函數(shù)）是通過整個訓(xùn)練集來確定的，而不同的訓(xùn)練集會導(dǎo)致不同的損失函數(shù)圖像。 那么為什么在小批量數(shù)據(jù)中會遇到鞍點(diǎn)或局部最小值，并且無法繼續(xù)優(yōu)化呢？因為在這些點(diǎn)上，L對θ的梯度為零。換句話說，對θ的每個分量求偏導(dǎo)數(shù)，然后帶入整個訓(xùn)練集，導(dǎo)數(shù)為零。 對于SGD/MBGD，每次使用的損失函數(shù)僅通過小批量數(shù)據(jù)確定，其函數(shù)圖像與真實全集損失函數(shù)略有不同，因此其梯度也具有一定的隨機(jī)性。在鞍點(diǎn)或局部最小值點(diǎn)，梯度會震蕩跳動。因為在這些點(diǎn)上，如果是全集數(shù)據(jù)（BGD），優(yōu)化會停滯不動，而如果是小批量或SGD，每次找到的梯度都不同，會導(dǎo)致震蕩。 ?? 優(yōu)化器算法簡介 ?? 首先，讓我們看一下梯度下降的三種常見變種：BGD、SGD、MBGD。它們的區(qū)別在于計算目標(biāo)函數(shù)梯度時使用的數(shù)據(jù)量，這涉及到準(zhǔn)確性與運(yùn)行時間之間的權(quán)衡。 1. 批量梯度下降（BGD） ?? BGD使用整個訓(xùn)練集來計算梯度，并在每次迭代中更新參數(shù)。這確保了準(zhǔn)確的參數(shù)更新，但也導(dǎo)致較長的運(yùn)行時間，特別是對于大型數(shù)據(jù)集。BGD的表情符號是：“????♂???”。 BGD的優(yōu)點(diǎn)： - 準(zhǔn)確的參數(shù)更新。 缺點(diǎn)： - 訓(xùn)練速度較慢，尤其對于大型數(shù)據(jù)集。 2. 隨機(jī)梯度下降（SGD） ?? SGD在每次迭代中僅使用單個樣本計算梯度，并立即更新參數(shù)。這導(dǎo)致參數(shù)更新的不穩(wěn)定性，但可以加速訓(xùn)練。SGD的表情符號是：“?????♂?”。 SGD的優(yōu)點(diǎn)： - 訓(xùn)練速度快。 缺點(diǎn)： - 參數(shù)更新不穩(wěn)定，可能會收斂到次優(yōu)解。 3. 小批量梯度下降（MBGD） ?? MBGD使用中等大小的批量數(shù)據(jù)來計算梯度，并更新參數(shù)。這是一種折中方法，既提供了相對準(zhǔn)確的參數(shù)更新，又降低了運(yùn)行時間。MBGD的表情符號是：“?????♀?”。 MBGD的優(yōu)點(diǎn)： - 較快的訓(xùn)練速度。 - 相對穩(wěn)定的參數(shù)更新。 缺點(diǎn)： - 仍可能收斂到次優(yōu)解。 以上是梯度下降法的變種，每種都有其優(yōu)缺點(diǎn)。選擇哪種算法取決于具體問題的需求和數(shù)據(jù)集的大小。希望這能幫助你更好地理解和選擇優(yōu)化方法！ ????