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1.什么是优化器

        优化器是在深度学习的反向传播过程中，指引损失函数（目标函数）的各个参数往正确的方向更新合适的大小，使得更新后的各个参数让目标函数不断逼近全局最小点。

2.优化器

2-1 BGD

        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。每迭代一步，都要用到训练集所有的数据，如果样本数目很大，迭代速度很慢。

        优点：（1）迭代次数较少；(2)全局最优解；(3)易于并行实现；

        缺点：(1)当样本数目很多时，训练过程会很慢。

2-2 SGD

        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。

        优点：（1）每次用一个样本更新模型参数，训练速度快；

                      (2) 有利于从局部最小值点跳到另一个局部最小值点，对于非凸函数，最终收敛于一个局部最小值点。

        缺点：

        （1）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解。

        （2）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。

2-3 SGD-M

        SGD with momentum。参数更新时，不仅仅减去了当前迭代的梯度，还减去了前t-1迭代的梯度的加权和。由此可见，SGDM中，当前迭代的梯度，和之前迭代的累积梯度，都会影响参数更新。加入动量后，参数更新就可以保持之前更新趋势，而不会卡在当前梯度较小的点了。

        SGDM认为梯度下降过程可以加入惯性。下坡的时候，如果发现是陡坡，那就利用惯性跑的快一些。SGDM全称是SGD with momentum。一阶动量是各个时刻梯度方向的指数移动平均值，也就是说， t时刻的下降方向，不仅由当前点的梯度方向决定，而且由此前累积的下降方向决定。

        优点：

        （1）因为加入了动量因素，SGD-M缓解了SGD在局部最优点梯度为0，无法持续更新的问题和振荡幅度过大的问题，但是并没有完全解决，当局部沟壑比较深，动量加持用完了，依然会困在局部最优里来回振荡。

2-4 SGD with Nesterov Acceleration

        SGD 还有一个问题是困在局部最优的沟壑里面震荡。想象一下你走到一个盆地，四周都是略高的小山，你觉得没有下坡的方向，那就只能待在这里了。可是如果你爬上高地，就会发现外面的世界还很广阔。因此，我们不能停留在当前位置去观察未来的方向，而要向前一步、多看一步、看远一些。

        NAG全称Nesterov Accelerated Gradient，是在SGD、SGD-M的基础上的进一步改进，我们知道在时刻t的主要下降方向是由累积动量决定的，自己的梯度方向说了也不算，那与其看当前梯度方向，不如先看看如果跟着累积动量走了一步，那个时候再怎么走。因此，在计算过程中，NAG不计算当前位置的梯度方向，而是计算如果按照累积动量走了一步，那个时候的下降方向：

 

        然后用下一个点的梯度方向，与历史累积动量相结合，计算当前时刻的累积动量。

        优点：有利于跳出当前局部最优的沟壑，寻找新的最优值。

        缺点：由于增加了计算步骤，导致收敛速度慢。

2-5 AdaGrad(自适应学习率算法)

        SGD系列的都没有用到二阶动量。二阶动量的出现，才意味着“自适应学习率”优化算法时代的到来。SGD及其变种以同样的学习率更新每个参数，但深度神经网络往往包含大量的参数，这些参数并不是总会用得到（想想大规模的embedding）。对于经常更新的参数，我们已经积累了大量关于它的知识，不希望被单个样本影响太大，希望学习速率慢一些；对于偶尔更新的参数，我们了解的信息太少，希望能从每个偶然出现的样本身上多学一些，即学习速率大一些。

        怎么样去度量历史更新频率呢？那就是二阶动量——该维度上，记录到目前为止所有梯度值的平方和：

        梯度下降步骤： 

。

        优点：

        （1）在稀疏数据场景下表现非常好

        （2）此前的SGD及其变体的优化器主要聚焦在优化梯度前进的方向上，而AdaGrad首次使用二阶动量来关注学习率（步长），开启了自适应学习率算法的里程。

        缺点：

        （1）因为 是单调递增的，会使得学习率单调递减至0，可能会使得训练过程提前结束，即便后续还有数据也无法学到必要的知识。

2-6 AdaDelta / RMSProp

        由于AdaGrad单调递减的学习率变化过于激进，考虑一个改变二阶动量计算方法的策略：不累积全部历史梯度，而只关注过去一段时间窗口的下降梯度。这也就是AdaDelta名称中Delta的来历。

 

        优点：避免了二阶动量持续累积、导致训练过程提前结束的问题了。

2-7 Adam

        SGD-M在SGD基础上增加了一阶动量，AdaGrad和AdaDelta在SGD基础上增加了二阶动量。把一阶动量和二阶动量都用起来，就是Adam了——Adaptive + Momentum。

        SGD的一阶动量：

        加上AdaDelta的二阶动量：

 

        

        优点：

        （1） 优化算法里最常见的两个超参数就都在公式中，前者控制一阶动量，后者控制二阶动量。

        （2）通过一阶动量和二阶动量，有效控制学习率步长和梯度方向，防止梯度的振荡和在鞍点的静止。

        缺点：

        （1）可能不收敛：二阶动量是固定时间窗口内的累积，随着时间窗口的变化，遇到的数据可能发生巨变，使得可能会时大时小，不是单调变化。这就可能在训练后期引起学习率的震荡，导致模型无法收敛。

        修正的方法：由于Adam中的学习率主要是由二阶动量控制的，为了保证算法的收敛，可以对二阶动量的变化进行控制，避免上下波动。

         通过这样修改，就保证了 ，从而使得学习率单调递减。