【机器学习】神经网络的SGD、Momentum、AdaGrad、Adam最优化方法及其python实现

本文主要是介绍【机器学习】神经网络的SGD、Momentum、AdaGrad、Adam最优化方法及其python实现，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

神经网络的SGD、Momentum、AdaGrad、Adam最优化方法及其python实现

• • 一、SGD
  • 二、Momentum-动量
  • 三、AdaGrad
  • 四、Adam

一、SGD

右边的值更新左边的值，每次更新朝着梯度方向前进一小步。

class SGD:

    """随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent）"""

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

二、Momentum-动量

SGD实现简单，有些问题可能没有效果，比如f(x,y)=(1/20)x^ 2 +y ^2

SGD低效的根本原因：梯度的方向没有指向最小值的方向。如果函数形状非均向，如呈现延伸状，搜索路径就非常低效，有可能呈现z字形移动。

Momentum-动量方法公式：

v表示物体在梯度方向受的力，αv作用是让物体逐渐减速(α小于1，常数，如0.9之类的数)。

动量法的好处，x轴方向受力小，但是每一次梯度变化的方向不变，速度方向不变，一直在这个方向受力，往那个方向走的速度会加速。但是y轴受到正反方向的力，他们会抵消，让y不稳定，因此和SGD相比，能更快的向x轴方向靠近。

简的来说，SGD的话就是他y方向梯度大，步子跨的猛的话就z形了，动量的目的是梯度大的那块，迈步子时候让它考虑到上一次的步子是往哪走的。如果相反方向走的话，其实是抵消了一部分v，这样的话如果步子跨得猛，他也得少一点步子。如下图所示，对于f(x,y)=(1/20)x^ 2 +y ^2用SGD的话，m想走到y，它在y轴摇摆的厉害，但是，用动量，y轴摇摆抵消了，而且x轴速度还增加了，多好。

class Momentum:

    """Momentum SGD"""

    def __init__(self, lr=0.01, momentum=0.9):
        self.lr = lr
        self.momentum = momentum
        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.momentum*self.v[key] - self.lr*grads[key] 
            params[key] += self.v[key]

三、AdaGrad

h保存了梯度的平方和，圆圈就表示矩阵相乘。

由于乘上根号h分之1，参数的元素中，变动较大的元素的学习率将变小。

这是一种学习率衰减的手法，梯度下降太快了，山谷太陡峭了，那我就让你走的步子减小，这样一来，你不容易直接一步跨俩山峰（山峰是啥懂得都懂，嘿嘿）。

class AdaGrad:

    """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)

四、Adam

结合了Momentum和AdaGrad方法。

看代码去吧

很多人喜欢用Adam哦

class Adam:

    """Adam (http://arxiv.org/abs/1412.6980v8)"""

    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)

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