10個梯度下降優化演算法

梯度下降是一種尋找函式極小值的優化方法，在深度學習模型中常常用來在反向傳播過程中更新神經網路的權值。

梯度下降法優化器對梯度部分使用的是指數移動平均值（ema），對學習率部分使用均方根（rms）。

我們需要使用一些數值來更新權重。我們唯一有的數值呢就是當前梯度，所以讓我們利用它來更新權重。

但僅取當前梯度值是不夠好的。我們希望我們的更新是（對模型來說，是）「更好的指導」。讓我們考慮（每次更新中）包括之前的梯度值。

將當前梯度值和過去梯度資訊的結合起來一種方法是，我們可以對過去和現在的所有梯度進行簡單的平均。但這意味著每個梯度的權重是相等的。這樣做是反直覺的，因為在空間上，如果我們正在接近最小值，那麼最近的梯度值可能會提供更有效的資訊。

因此，最安全的方法是採用指數移動平均法，其中最近的梯度值的權重(重要性)比前面的值高。

這個目的是為了調整學習的速率。調整為了適應什麼？答案是梯度。我們需要確保的是，當梯度較大時，我們希望更新適當縮小(否則，乙個巨大的值將減去當前的權重!)

為了到達這種效果,讓我們學習率α除以當前梯度得到乙個調整學習速率。

請記住，學習率成分必須始終是正的(因為學習率成分，當乘以梯度成分，後者應該有相同的符號）。為了確保它總是正的，我們可以取它的絕對值或者它的平方。當我們取當前梯度的平方，可以再取平方根"取消"這個平方。

但是就像動量的思路一樣，僅僅採用當前的梯度值是不夠好的。我們希望我們的訓練中的（每次）更新update都能更好的指導（模型）。因此，我們也需要使用之前的梯度值。正如上面所討論的，我們取過去梯度的指數移動平均值(『mean

square』) ，然後取其平方根(『root』) ，也就是』均方根』（rms）。除了 adagrad

(採用累積的平方梯度之和)之外，本文中所有的優化器都會對學習速率部分進行優化。

梯度下降及優化演算法

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