注意！这个小球开始下山了

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  新智元报道  

近日，一个4年前的开源项目穿越了时空，突然爆火！

毕业于哈佛，前Quora数据科学主管，现工作于Waymo的Lili Jiang，在20年初编写了一个软件，

通过可视化的「小球下山」，帮助非专业和专业人士，更好地理解AI训练中梯度下降的过程。

软件名为Gradient Descent Viz，囊括了当下最常见的5种梯度下降算法：Vanilla Gradient Descent、Momentum、AdaGrad、RMSProp和Adam。

你可以选择不同的曲面，并发现Adam和RMSProp可以更好地处理鞍点：

可以调整参数，并发现学习率低时，动量法不足以推动小球通过平坦区域，而提高学习率可以解决问题。

可以观看分步动画，直观地了解每种方法的计算过程，比如动量下降的内部工作原理：

可以使用可视元素来跟踪梯度、动量、梯度平方和等数据，比如下图中的两片灰色代表两个方向上的梯度平方和：

可以绘制下降路径，以了解不同的算法如何以不同的方式到达目的地：

项目地址：https://github.com/lilipads/gradient_descent_viz

OK，介绍完毕，下面上点硬菜，结合大佬给出的可视化展示，解释一下梯度下降的几种优化算法的原理。

（小编水平有限，如有失误，烦请诸位指正）

可以按照某种方式，定义预测值和真实值之间的误差，也就是损失函数，比如最常用的交叉熵损失函数。

要让误差最小，也就是求损失函数的最小值。

为此，我们需要一个好的算法来快速可靠地找到全局最小值（不会卡在局部最小值或者鞍点）。

梯度下降

真实的神经网络中，参数千千万，不过我们人类（包括小编）一般情况下只能感知3维的事物，

所以，下面先用两个参数x,y对应的损失函数Z来理解这个问题。

下面的曲面表示损失函数Z(x,y)：

在这种情况下，我们可以使用「一眼看出」大法，马上发现曲面最低点的位置（也就是损失函数的最小值），——但计算机程序不能。

人眼可以看到整个曲面，而算法只能一步步进行探索，就像拿着手电筒在黑暗中行走。

如上图中的演示，算法需要每次找到一个最佳的前进（下降）方向，然后移动一段距离，——这个最佳的方向就是梯度（函数对每个参数的偏导）。

根据我们小学二年级学过的知识，当二元函数Z在(x,y)点可微时，函数值变化量可以写成：

改写成向量内积的形式就是：

我们需要让函数值下降得越快越好，那么x和y的改变方向，就应该和梯度（两个偏导）的方向相反，——即向量方向相反，内积最小：

这就是「梯度下降」的意义，梯度前面的系数是我们熟悉的学习率，用来控制每次移动的步长，步子太小训练慢、步子大了容易扯着蛋。

如果我们「深入浅出」，把问题退化到一元函数，就是下面这个样子：

当然了，最原始的梯度下降算法，需要对网络中所有参数求偏导再求和，计算量相当大。

我们现在用的梯度下降算法，一般指的是随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD），表示每次迭代只随机使用一个样本或一个小批量（mini-batch）来计算梯度。

动量法

当我们使用梯度下降的时候，可能会遇到下图中这种问题：

代表梯度下降的红线在寻找极值的过程中振荡比较严重，相应的也需要更多的步数才能收敛。

这是因为每个点的梯度可能和最终的方向差别比较大，——为了解决这个问题，科学家们提出了动量法，也就是下图中蓝线的路径。

动量法的思想就是把历史的梯度也考虑进来，用整体的趋势让路径变得更加平滑。

另一种简单理解就是，振荡来自于前后两点梯度的垂直分量方向相反。作为矫正，当我们遇到这种反向的情况时，可以将当前的垂直分量减小一点。

而前后两点梯度的水平分量是同向的，所以可以将当前的水平分量增大一点。

——把过去的梯度按照一定比例加到当前梯度，正好可以满足这两点。

动量法可以用公式表示为：

delta = - learning_rate * gradient + previous_delta * decay_rate

或者突出累积梯度的概念，表示为：

sum_of_gradient = gradient + previous_sum_of_gradient * decay_rate

delta = -learning_rate * sum_of_gradient

两个公式是一样的，其中衰减率decay_rate，控制历史梯度信息进入的比例，一般情况下设置为0.8-0.9。

另外，这个公式是一个递归的表示，所以距离当前时刻越远的梯度会被decay_rate衰减得越多（指数级），

这样既保证了整体的趋势，又不会过多的被遥远的梯度所干扰。

我们可以利用本文的开源软件形象地了解动量法，以及其中参数的意义，比如当decay_rate为0时，就与普通的梯度下降完全相同；

而当decay_rate = 1时，小球就像在没有摩擦的碗中那样，孤独摇摆，永无休止。

下图中，普通梯度下降和动量法在软件中PK了一把：

可以看出，Momentum相比于Vanilla Gradient Descent有两个明显优势：

1.积累了过去的动量，所以跑得快；

2.动量法有机会逃脱局部最小值（也是因为来自过去的力量把它推了出去）

AdaGrad

前面我们提到了学习率的问题，学习率设置过大或过小都会出问题。

在实际训练中，学习率一般会人为设定在迭代中不断衰减，使得开始时可以快速深入，然后逐渐减慢速度，仔细探索。心有猛虎，细嗅蔷薇。

不过同样的，学习率衰减太快或太慢，也都会出问题，所以科学家们提出了AdaGrad算法来自适应调整学习率。

AdaGrad可用公式表示为：

sum_of_gradient_squared = previous_sum_of_gradient_squared + gradient²

delta = -learning_rate * gradient / sqrt(sum_of_gradient_squared)

其实就是跟动量法类似的思想，使用历史梯度数据来校正当前数据。

这里给学习率除上一个历史梯度的平方和开根号，直观的理解就是：对于一个参数，在过去修改得越多，那么在未来需要修改得就越少。

这样就达成了学习率的自适应调节，而且每个参数有自己的学习率。

另外，在深度学习中，稀疏特征是非常常见的，而AdaGrad算法在面对稀疏数据时尤其有效，

稀疏的特征平均梯度很小，会导致训练缓慢，而为每个参数设置不同的学习率则解决了这个问题。

上图中，AdaGrad和Vanilla Gradient Descent进行PK，普通梯度下降会先选择最陡峭的方向，而AdaGrad选择的路径显然更优秀。

有时候，普通梯度下降会干脆停在两个方向的梯度为0的鞍点（saddle point），而AdaGrad等基于梯度平方的方法可以更好地逃离鞍点。

RMSProp

然而，AdaGrad的问题在于它的速度非常慢，——因为梯度平方的总和只会增长，永远不会缩小，就造成了学习率一定是越来越小的。

由于背上了沉重的历史包袱，AdaGrad在该快的地方也往往快不起来，为了解决这个问题，便诞生了RMSProp算法，公式如下：

sum_of_gradient_squared = previous_sum_of_gradient_squared decay_rategradient² (1- decay_rate)

delta = -learning_rate * gradient / sqrt(sum_of_gradient_squared)

跟动量法中使用衰减率decay_rate的思想一致，让最近的梯度占比比较高，而离得比较远的梯度就赶紧忘掉，说白了就是移动加权平均。

不过跟动量法那边不同的是，这个 (1- decay_rate)是在分母上，所以还起到了缩放的作用。

举个例子，如果decay_rate设置为0.99，那么分母就多乘了一个sqrt（1 - 0.99）= 0.1，因此在相同的学习率下，步长比AdaGrad大了10倍。

图中的阴影部分表示两个方向上的梯度平法和，明显绿色的RMSProp甩掉了很多历史包袱，跑得也更快。

Adam

最后出场的是当下AI训练最流行的Adam算法，但已经没啥可说的了，因为Adam = Momentum + RMSProp，公式如下：

sum_of_gradient = previous_sum_of_gradient * beta1 + gradient * (1 - beta1) [Momentum]

sum_of_gradient_squared = previous_sum_of_gradient_squared * beta2 + gradient² * (1- beta2) [RMSProp]

delta = -learning_rate * sum_of_gradient / sqrt(sum_of_gradient_squared)

Beta1是Momentum的衰减率，通常设置为0.9；Beta2是RMSProp的衰减率，通常设置为0.999。

Adam从Momentum中获得速度，从RMSProp获得适应不同方向梯度的能力，两者结合使其功能强大。