深度学习及其优化方法资料

如果初始值离局部极小值太远，Taylor 展开并不能对 原函数进行良好的近似。
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优百度文库方法
2、Newton’s method
在牛顿法的迭代中，需要计算海赛矩阵的逆矩阵H-1这一 计算比较复杂，考虑用一个n阶矩阵来近似代替H-1，这就是 拟牛顿法的基本思路。 DFP(Davidon-Fletcher-Powell）使用一个n阶矩阵Gk+1 来近似H-1 BFGS(Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno）使用一个n 阶矩阵Bk来逼近H L-BFGS（Limited -BFGS )：由于上述两种拟牛顿法都 要保存一个n阶矩阵，对于内存消耗非常大，因此在此 基础上提出了一种节约内存的方法L-BFGS。
k 是第 k 次 其中，pk 是第 k 次迭代我们选择移动的方向， 迭代用 line search 方法选择移动的距离，每次移动的距 离系数可以相同，也可以不同，有时候我们也叫学习率（ learning rate）。
xk 1 xk k pk
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优化方法
1、Gradient Descent
这些函数的偏导数(如果存在)可以组成一个m行n列的矩 阵(m by n)，这就是所谓的雅可比矩阵：
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优化方法
1、Gradient Descent
Gradient descent(steepest descent)，也叫批量梯度下降 法Batch Gradient Descent，BSD，利用一阶的梯度信息找 到函数局部最优解的一种方法，主要迭代公式如下:
如上图，其实就是限制每次得到的表达code尽量稀疏。因 为稀疏的表达往往比其他的表达要有效。
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RBM
3、限制波尔兹曼机（RBM） 定义：假设有一个二部图，同层节点之间没有链接，一 层是可视层，即输入数据层（v)，一层是隐藏层(h)，如果 假设所有的节点都是随机二值（0，1）变量节点，同时假设 全概率分布p(v,h)满足Boltzmann分布，称这个模型是RBM。
牛顿法则是利用局部的一阶和二阶偏导信息，推测整个目 标函数的形状；
进而可以求得出近似函数的全局最小值，然后将当前的最 小值设定近似函数的最小值； 相比最速下降法，牛顿法带有一定对全局的预测性，收敛 性质也更优良。
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优化方法
2、Newton’s method
推导过程如下： 利用 Taylor 级数求得原目标函数的二阶近似： 把 x 看做自变量，所有带有 xk 的项看做常量，令 一阶导数为 0 ，即可求近似函数的最小值：
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数学概念
1、梯度（一阶导数）
某一点的梯度方向是在该点坡度最陡的方向，而 梯度的大小告诉我们坡度到底有多陡；
对于一个含有 n 个变量的标量函数，即函数输入 一个 n 维 的向量，输出一个数值，梯度可以定 义为：
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数学概念
2、Hesse 矩阵（二阶导数）
Hesse 矩阵常被应用于牛顿法解决的大规模优化问题，主 要形式如下：
确定了移动方向（GD：垂直于等值线，CG：共轭方向） ，并在该方向上搜索极小值点（恰好与该处的等值线相切） ，然后移动到最小值点，重复以上过程，过程如下图：
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优化方法
4、随机梯度下降算法（SGD）
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优化方法
4、随机梯度下降算法（SGD）
SGD是最速梯度下降法的变种，每次只使用一个样本，迭 代一次计算量为n2，当m很大的时候，随机梯度下降迭代一 次的速度要远高于梯度下降：
深度学习(Deep Learning)及其优化方法
报告人：胡海根 E-mail: hghu@zjut.edu.cn
浙江工业大学计算机学院
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Outline
深度学习基本介绍
Loss Function一般形式及数学概念
深度学习梯度优化方法
深度学习优化方法
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深度学习的概念
什么是deep learning? 深度学习：一种基于 无监督特征学习和特征层 次结构的学习方法。 本质：通过构建多隐 层的模型和海量训练数据， 来学习更有用的特征，从 而最终提升分类或预测的 准确性。 含多隐层的多层感知器 就是一种深度学习结构。
因此，加上nesterov项后，梯度在大的跳跃后，进行计 算对当前梯度进行校正。
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优化方法-Nesterov
momentum首先计算一个梯度(短的蓝色向量)，然后在加 速更新梯度的方向进行一个大的跳跃(长的蓝色向量)， nesterov项首先在之前加速的梯度方向进行一个大的跳跃( 棕色向量)，计算梯度然后进行校正(绿色梯向量)：
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DBN
DBNs由多个限制玻尔兹曼机（RBM）层组成，一个典型的 神经网络类型如下图所示。
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CNN 5、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks） 卷积神经网络是一个多层的神经网络，每层由多个二维平面 组成，而每个平面由多个独立神经元组成。CNNs是第一个 真正成功训练多层网络结构的学习算法。
梯度下降需要把m个样本全部带入计算，迭代一次计算量 为m*n2
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优化方法
5、 Mini-batch Gradient Descent
介于BSD和SGD之间的一种优化算法，每次选取一定量的 训练样本进行迭代；
速度比BSD快，比SGD慢；精度比BSD低，比SGD高。
选择n个训练样本（n<m，m为总训练集样本数）
核心思想：局部感受野、权值共享以及时间或空间子采样这 三种结构思想结合起来获得某种程度的位移、尺度、形变不 变性。
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Loss Function一般形式
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Loss Function一般形式
回归函数及目标函数
以均方误差作为目标函数（损失函数），目的是 使其值最小化，用于优化上式。
gt是梯度，SGD完全依赖于当前batch的 其中，是学习率， 梯度，可理解为允许当前batch的梯度多大程度影响参数更 新。
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优化方法
5、 Mini-batch Gradient Descent
面临的挑战： learning rate选取比较困难 对于稀疏数据或者特征，有时我们可能想更新快一 些； 对于常出现的特征更新慢一些，这时候SGD就不太 能满足要求了； SGD容易收敛到局部最优，并且在某些情况下可能被 困在鞍点
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优化方法
3、Conjugate Gradients
共轭方向：
如上图，d(1) 方向与二次函数的等值线相切， d(1) 的共轭 方向 d(2) 则指向椭圆的中心。对于二维二次函数，若在两个 共轭方向上进行一维搜索，经过两次迭代必然达到最小点。
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优化方法
3、Conjugate Gradients
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优化方法
3、Conjugate Gradients
共轭梯度法是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法；
它仅需利用一阶导数信息， 但克服了最速下降法收敛慢的缺点；
避免牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点.
共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一 ，也是解大型非线性最优化最有效的算法之一。 与最速梯度下降的不同，共轭梯度的优点主要体现在选择 搜索方向上：
即： 将当前的最小值设定近似函数的最小值(或者乘以 步长)。
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优化方法
2、Newton’s method
牛顿法主要存在的问题是：
Hesse 矩阵不可逆时无法计算； 矩阵的逆计算复杂为 n 的立方，当问题规模比较大时 ，计算量很大； 解决的办法是采用拟牛顿法如 BFGS, L-BFGS, DFP, Broyden’s Algorithm 进行近似；
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优化方法-Momentum
momentum是模拟物理里动量的概念，积累之前的动量来 替代真正的梯度：
其中， 是动量因子。
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优化方法-Momentum
SGD without momentum
SGD with momentum
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优化方法-Momentum
特点： 下降初期时，使用上一次参数更新，下降方向一致， 乘上较大的 能够进行很好的加速； 下降中后期时，在局部最小值来回震荡的时候， ， 使得更新幅度增大，跳出陷阱；
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自动编码器
1、自动编码器（ AutoEncoder ） 通过调整encoder和decoder的参数，使得重构误差最小， 就得到了输入input信号的第一个表示了，也就是编码 code了。
因为是无标签数据，所以误差的来源就是直接重构后与 原输入相比得到。
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稀疏自动编码器
2、稀疏自动编码器(Sparse AutoEncoder) AutoEncoder的基础上加上L1的Regularity限制（L1主要是约 束每一层中的节点中大部分都要为0，只有少数不为0）， 就可以得到Sparse AutoEncoder法。
该方法利用目标函数的局部性质，得到局部最优解，具有 一定的“盲目性”，如果目标函数是一个凸优化问题，那么 局部最优解就是全局最优解； 每一次迭代的移动方向都与出发点的等高线垂直，此外， 锯齿现象（ zig-zagging）将会导致收敛速度变慢:
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优化方法
2、Newton’s method
当 f(x) 是下列形式： 其中 x为列向量，A 是 n 阶对称矩阵，b 是 n 维列向量， c 是常数。f(x) 梯度是 Ax+b, Hesse 矩阵等于 A。
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数学概念
3、Jacobian 矩阵
Jacobian 矩阵实际上是向量值函数的梯度矩阵，假设 F:Rn→Rm 是一个从n维欧氏空间转换到m维欧氏空间的函 数。这个函数由m个实函数组成:
在这n个样本中进行n次迭代，每次使用1个样本 对n次迭代得出的n个gradient进行加权平均再并求和 ，作为这一次mini-batch下降梯度； 不断在训练集中重复以上步骤，直到收敛。
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优化方法
5、 Mini-batch Gradient Descent
其思想是：SGD就是每一次迭代计算mini-batch的梯度， 然后对参数进行更新；
能够减少更新； 在梯度改变方向的时候，
总之，momentum项能够在相关方向加速SGD，抑制 振荡，从而加快收敛。
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优化方法-Nesterov
nesterov项在梯度更新时做一个校正，避免前进太快，同 时提高灵敏度： 并没有直接改变当前梯度 ，所以Nesterov的改进就 是让之前的动量直接影响当前的梯度。即：
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DL训练过程
深度学习的基本思想： 对于Deep Learning，需要自动地学习特征，假设有一堆输 入I，输出是O，设计一个系统S（有n层），形象地表示为： I =>S1=>S2=>.....=>Sn => O，通过调整系统中参数，使得它 的输出仍然是输入 I ，那么就可以自动地获取得到输入 I 的一 系列层次特征，即S1，..., Sn。 用自下而上的无监督学习 1）逐层构建单层神经元。 2）每层采用wake-sleep算法进行调优。每次仅调整一层， 逐层调整。
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RBM
给定隐层h的基础上，可视层的概率确定：
（可视层节点之间是条件独立的） 给定可视层v的基础上，隐层的概率确定： 给定一个满足独立同分布的样本集：D={v(1), v(2),…, v(N)}， 我们需要学习参数θ={W,a,b}。 最大似然估计： 对最大对数似然函数求导，就可以得到L最大时对应的参数 W了。
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DL训练过程
第二步：自顶向下的监督学习 这一步是在第一步学习获得各层参数进的基础上，在最 顶的编码层添加一个分类器（如，SVM等），而后通过带 标签数据的监督学习，利用梯度下降法去微调整个网络参数。
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DL训练过程
深度学习的具体模型及方法： 1、自动编码器（ AutoEncoder ） 2、稀疏自动编码器(Sparse AutoEncoder) 3、限制波尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine） 4、深信度网络（Deep Belief Networks） 5、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）