梯度下降算法（gradient descent）

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简述

梯度下降法又被称为最速下降法(Steepest descend method)，其理论基础是梯度的概念。梯度与方向导数的关系为：梯度的方向与取得最大方向导数值的方向一致，而梯度的模就是函数在该点的方向导数的最大值。

现在假设我们要求函数的最值，采用梯度下降法，如图所示：

梯度下降的相关概念

在详细了解梯度下降的算法之前，我们先看看相关的一些概念。

1. 步长（Learning rate）：步长决定了在梯度下降迭代的过程中，每一步沿梯度负方向前进的长度。用上面下山的例子，步长就是在当前这一步所在位置沿着最陡峭最易下山的位置走的那一步的长度。

2.特征（feature）：指的是样本中输入部分，比如样本（x₀,y₀）,（x₁,y₁）,则样本特征为x，样本输出为y。

3. 假设函数（hypothesis function）：在监督学习中，为了拟合输入样本，而使用的假设函数，记为h_θ(x)。比如对于样本（x_i,y_i）(i=1,2,...n),可以采用拟合函数如下： h_θ(x) = θ₀+θ₁x。

4. 损失函数（loss function）：为了评估模型拟合的好坏，通常用损失函数来度量拟合的程度。损失函数极小化，意味着拟合程度最好，对应的模型参数即为最优参数。在线性回归中，损失函数通常为样本输出和假设函数的差取平方。比如对于样本（x_i,y_i）(i=1,2,...n),采用线性回归，损失函数为：

其中x_i表示样本特征x的第i个元素，y_i表示样本输出y的第i个元素，h_θ(x_i)为假设函数。

梯度下降的详细算法

梯度下降法的算法可以有代数法和矩阵法（也称向量法）两种表示，如果对矩阵分析不熟悉，则代数法更加容易理解。不过矩阵法更加的简洁，且由于使用了矩阵，实现逻辑更加的一目了然。这里先介绍代数法，后介绍矩阵法。

梯度下降法的代数方式描述

1. 先决条件：确认优化模型的假设函数和损失函数。

同样是线性回归，对应于上面的假设函数，损失函数为：

2. 算法相关参数初始化：主要是初始化θ₀,θ₁...,θ_n,算法终止距离ε以及步长α。在没有任何先验知识的时候，我喜欢将所有的θ初始化为0，将步长初始化为1。在调优的时候再优化。

3. 算法过程：

1）确定当前位置的损失函数的梯度，对于θ_i,其梯度表达式如下：

2）用步长乘以损失函数的梯度，得到当前位置下降的距离，即。

3）确定是否所有的θ_i,梯度下降的距离都小于ε，如果小于ε则算法终止，当前所有的θ_i(i=0,1,...n)即为最终结果。否则进入步骤4.

4）更新所有的θ，对于θ_i，其更新表达式如下。更新完毕后继续转入步骤1.

梯度下降法的矩阵方式描述

这一部分主要讲解梯度下降法的矩阵方式表述，相对于代数法，要求有一定的矩阵分析的基础知识，尤其是矩阵求导的知识。

1. 先决条件：需要确认优化模型的假设函数和损失函数。

损失函数的表达式为：,其中YY是样本的输出向量，维度为mx1.

2. 算法相关参数初始化: θ向量可以初始化为默认值，或者调优后的值。算法终止距离ε，步长α。

3. 算法过程：

1）确定当前位置的损失函数的梯度，对于θ向量,其梯度表达式如下：

2）用步长乘以损失函数的梯度，得到当前位置下降的距离

3）确定θ向量里面的每个值,梯度下降的距离都小于ε，如果小于ε则算法终止，当前θ向量即为最终结果。否则进入步骤4.

4）更新θ向量，其更新表达式如下。更新完毕后继续转入步骤1.

梯度下降的算法调优

在使用梯度下降时，需要进行调优。哪些地方需要调优呢？

1. 算法的步长选择。在前面的算法描述中，我提到取步长为1，但是实际上取值取决于数据样本，可以多取一些值，从大到小，分别运行算法，看看迭代效果，如果损失函数在变小，说明取值有效，否则要增大步长。前面说了。步长太大，会导致迭代过快，甚至有可能错过最优解。步长太小，迭代速度太慢，很长时间算法都不能结束。所以算法的步长需要多次运行后才能得到一个较为优的值。

2. 算法参数的初始值选择。初始值不同，获得的最小值也有可能不同，因此梯度下降求得的只是局部最小值；当然如果损失函数是凸函数则一定是最优解。由于有局部最优解的风险，需要多次用不同初始值运行算法，关键损失函数的最小值，选择损失函数最小化的初值。

3.归一化。由于样本不同特征的取值范围不一样，可能导致迭代很慢，为了减少特征取值的影响，可以对特征数据归一化，也就是对于每个特征x，求出它的期望x和标准差std(x)，然后转化为：

这样特征的新期望为0，新方差为1，迭代次数可以大大加快。

梯度下降法大家族（BGD，SGD，MBGD）

批量梯度下降法（Batch Gradient Descent）

批量梯度下降法，是梯度下降法最常用的形式，具体做法也就是在更新参数时使用所有的样本来进行更新

由于我们有m个样本，这里求梯度的时候就用了所有m个样本的梯度数据。

随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent）

随机梯度下降法，其实和批量梯度下降法原理类似，区别在与求梯度时没有用所有的m个样本的数据，而是仅仅选取一个样本j来求梯度。对应的更新公式是：

随机梯度下降法，和批量梯度下降法是两个极端，一个采用所有数据来梯度下降，一个用一个样本来梯度下降。自然各自的优缺点都非常突出。对于训练速度来说，随机梯度下降法由于每次仅仅采用一个样本来迭代，训练速度很快，而批量梯度下降法在样本量很大的时候，训练速度不能让人满意。对于准确度来说，随机梯度下降法用于仅仅用一个样本决定梯度方向，导致解很有可能不是最优。对于收敛速度来说，由于随机梯度下降法一次迭代一个样本，导致迭代方向变化很大，不能很快的收敛到局部最优解。

那么，有没有一个中庸的办法能够结合两种方法的优点呢？有！这就是小批量梯度下降法。

小批量梯度下降法（Mini-batch Gradient Descent）

小批量梯度下降法是批量梯度下降法和随机梯度下降法的折衷，也就是对于m个样本，我们采用x个样子来迭代，1<x<m。一般可以取x=10，当然根据样本的数据，可以调整这个x的值。对应的更新公式是：

梯度下降法和其他无约束优化算法的比较

在机器学习中的无约束优化算法，除了梯度下降以外，还有前面提到的最小二乘法，此外还有牛顿法和拟牛顿法。

梯度下降法和最小二乘法相比，梯度下降法需要选择步长，而最小二乘法不需要。梯度下降法是迭代求解，最小二乘法是计算解析解。如果样本量不算很大，且存在解析解，最小二乘法比起梯度下降法要有优势，计算速度很快。但是如果样本量很大，用最小二乘法由于需要求一个超级大的逆矩阵，这时就很难或者很慢才能求解解析解了，使用迭代的梯度下降法比较有优势。

梯度下降法和牛顿法/拟牛顿法相比，两者都是迭代求解，不过梯度下降法是梯度求解，而牛顿法/拟牛顿法是用二阶的海森矩阵的逆矩阵或伪逆矩阵求解。相对而言，使用牛顿法/拟牛顿法收敛更快。但是每次迭代的时间比梯度下降法长。

参考文献：

https://www.cnblogs.com/pinard/p/5970503.html

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