SGD

每次迭代只采样一个样本

优化 learn-rate，自适应学习率

• 自适应学习率的方法：对不同的参数使用不同的学习率，参数更新频率和更新步长负相关

• [[Annealing]]，全局共享learn_rate 所有的参数以相同的幅度进行更新

  • 随步衰减

  • 指数衰减

  • 1/t衰减

• [[AdaGrad]]，参数独立 learn_rate 更新幅度取决于参数本身

  • $\theta_{t+1}=\theta_t-\frac{\eta}{\sqrt{G_t+\epsilon}} \odot g_t$

  • $n_t=n_{t-1}+g^2_t$

  • $\Delta \theta _t = -\frac{\eta}{\sqrt{n_t+\epsilon}}$

  • 计算一个时间区间内的梯度值累积和 [[移动平均]]

    • AdaDelta 分母滑动区间 + 单位矫正

      • $E\left[g^2\right]t=\gamma E\left[g^2\right]{t-1}+(1-\gamma) g_t^2$

      • $E\left[\Delta \theta^2\right]t=\gamma E\left[\Delta \theta^2\right]{t-1}+(1-\gamma) E\left[\Delta \theta^2\right]_t$

      • $\Delta \theta_t=-\frac{R M S[\Delta \theta]_{t-1}}{R M S[g]_t} g_t$

    • [[RMSProp]] 分子滑动区间

      • cache = decay_rate * cache + (1 - decay_rate) * dx**2

      • x += - learning_rate * dx / (sqrt(cache) + eps)

      • $E\left[g^2\right]t=0.9 E\left(g^2\right){t-1}+0.1 g_t^2$

      • $\theta_{t+1}=\theta_t-\frac{\eta}{\sqrt{E\left[g^2\right]_t+\epsilon}}$

      • [[Adam]] 分子动量版

        • $v_t=\beta_2 v_{t-1}+\left(1-\beta_2\right) g_t^2$

        • $m_t=\beta_1 m_{t-1}+\left(1-\beta_1\right) g_t$

        • $\theta_{t+1}=\theta_t-\frac{\eta}{\sqrt{\hat{v}_t+\epsilon}} \hat{m}_t$

        • [[AdamW]] 和 [[LazyAdam]]

优化梯度方向，减小震荡

• [[Momentum]]：强化相关方向的训练和弱化无关方向的震荡来加速 SGD 收敛

  • $v_t=\gamma v_{t-1}+\eta \nabla_\theta J(\theta)$

  • V[t+1] = rho * v[t] + dx;

  • x[t+1] = x[t] - learningRate * V[t+1]

• Nesterov 梯度加速法

  • 预判前方地形

  • $v_t=\gamma v_{t-1}+\eta \nabla_\theta J\left(\theta-\gamma v_{t-1}\right)$

梯度下降法 [[SGD]]

• 并行化，Scalable

  • Downpour SGD

  • Hogwild!