一、随机梯度下降与经典梯度下降
1、经典梯度下降
经典的梯度下降法采用所有训练数据的平均损失来近似目标函数
可以看到每更新一次梯度，就需要计算所有训练数据
-- 当M很大的时候，这需要很大的计算量，耗费很长的计算时间
2、随机梯度下降
随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent，SGD）用单个训练样本的损失来近似平均损失
随机梯度下降法用单个训练数据即可对模型参数进行一次更新，大大加快了收敛速率
-- 该方法也非常适用于数据源源不断到来的在线更新场景
3、小批量梯度下降法（Mini-Batch Gradient Descent）
为了充分利用高度优化的矩阵运算操作，在实际应用中我们会同时处理若干训练数据
通常采用小批量梯度下降法解决训练数据量过大的问题。每次更新模 型参数时，只需要处理m个训练数据即可
-- 其中m是一个远小于总数据量M的常 数，这样能够大大加快训练过程。
4、随机梯度下降失效的原因
陷入局部最优化
这些陷阱对随机梯度下降法和批量梯度下降法都是普遍存在的。 但对随机梯度下降法来说，可怕的不是局部最优点，而是山谷和鞍点两类地形。
-- 山谷顾名思义就是狭长的山间小道，左右两边是峭壁；
-- 鞍点的形状像是一个马 鞍，一个方向上两头翘，另一个方向上两头垂，而中心区域是一片近乎水平的平 地。
为什么随机梯度下降法最害怕遇上这两类地形呢？
-- 在山谷中，准确的梯度方 向是沿山道向下，稍有偏离就会撞向山壁，而粗糙的梯度估计使得它在两山壁间 来回反弹震荡，不能沿山道方向迅速下降，导致收敛不稳定和收敛速度慢。
-- 在鞍 点处，随机梯度下降法会走入一片平坦之地（此时离最低点还很远，故也称 plateau）。想象一下蒙着双眼只凭借脚底感觉坡度，如果坡度很明显，那么基本 能估计出下山的大致方向；如果坡度不明显，则很可能走错方向。
-- 同样，在梯度 近乎为零的区域，随机梯度下降法无法准确察觉出梯度的微小变化，结果就停滞下来
5、解决随机梯度下降的失效--惯性保持和环境感知
为了解决随机梯度下降法山谷震荡和鞍点停滞的问题
-- 质量越大，惯性越大
-- 想象一下纸团在山谷和鞍点处的运动轨迹，在山谷中纸团受重力作用沿 山道滚下，两边是不规则的山壁，纸团不可避免地撞在山壁，由于质量小受山壁 弹力的干扰大，从一侧山壁反弹回来撞向另一侧山壁，结果来回震荡地滚下；如 果当纸团来到鞍点的一片平坦之地时，还是由于质量小，速度很快减为零。纸团 的情况和随机梯度下降法遇到的问题简直如出一辙。直观地，如果换成一个铁 球，当沿山谷滚下时，不容易受到途中旁力的干扰，轨迹会更稳更直；当来到鞍 点中心处，在惯性作用下继续前行，从而有机会冲出这片平坦的陷阱
二、动量模型
刻画惯性的物理量是动量
-- 产生的动量不断累积，速度越来越快
-- 与随机梯度下降 法相比，动量方法的收敛速度更快，收敛曲线也更稳定
1、前进步伐−v t由两部分组成
-- 一是学习速率η乘以当前估计的梯度gt；
-- 二是带衰减的前一次步伐vt−1。
这里，惯性就体现在对前一次步伐信息的重利用上
-- 类比中学物理知识，当前梯度就好比当前时刻受力产生的加速度，前一次步伐好 比前一时刻的速度，当前步伐好比当前时刻的速度。
-- 为了计算当前时刻的速度， 应当考虑前一时刻速度和当前加速度共同作用的结果，因此vt直接依赖于vt−1和gt， 而不仅仅是gt。另外，衰减系数γ扮演了阻力的作用。
三、环境感知
1、我们期待获得对周围环境的感知
-- 即使蒙上双 眼，依靠前几次迈步的感觉，也应该能判断出一些信息
-- 比如这个方向总是坑坑 洼洼的，那个方向可能很平坦。
数据的稀疏性导致相应参数的梯度的稀疏性
-- 不频繁出现的词或词 组的参数的梯度在大多数情况下为零
-- 从而这些参数被更新的频率很低
-- 在应用中，我们希望更新频率低的参数可以拥有较大的更新步幅，而更新频率高的参数的步幅可以减小"
2、AdaGrad方法采用“历史梯度平方和”
来衡量不同参数的梯度的稀疏性
-- 取值越小表明越稀疏
此方法更新公式如下：
最终效果即是：更新频率低的参数可以拥有较大的更新步幅，而更新频率高的参数 的步幅可以减小
四、Adam方法
Adam方法将惯性保持和环境感知这两个优点集于一体
-- Adam记录梯度的一阶矩（first moment），即过往梯度与当前梯度的平均，这体现了惯性保持；
-- 另一方面，Adam还记录梯度的二阶矩（second moment），即过往梯度平方与 当前梯度平方的平均，这类似AdaGrad方法，体现了环境感知能力，为不同参数产生自适应的学习速率
具体来说，一阶矩和二阶矩采用指数衰退平均（exponential decay average）技术：
如何理解一阶矩和二阶矩呢？
-- 一阶矩相当于估计E[g1] ：由于当下梯度gt是随机 采样得到的估计结果，因此更关注它在统计意义上的期望；
-- 二阶矩相当于估计E[g1^2] ，这点与AdaGrad方法不同，不是gt2从开始到现在的加和，而是它的期望。
它们的物理意义是
-- 当||mt||大且vt大时，梯度大且稳定，这表明遇到一个明显的大 坡，前进方向明确；
-- 当||mt||趋于零且vt大时，梯度不稳定，表明可能遇到一个峡 谷，容易引起反弹震荡；
-- 当||mt||大且vt趋于零时，这种情况不可能出现；
-- 当||mt||趋 于零且vt趋于零时，梯度趋于零，可能到达局部最低点，也可能走到一片坡度极缓 的平地，此时要避免陷入平原（plateau）。
另外，Adam方法还考虑了mt，vt在零初始值情况下的偏置矫正
五、随机梯度下降算法的其他变种
除了上述三种随机梯度下降法变种，研究者还提出了以下几种方法
（1）Nesterov Accelerated Gradient。该方法扩展了动量方法，顺着惯性方 向，计算未来可能位置处的梯度而非当前位置的梯度，这个“提前量”的设计让算 法有了对前方环境预判的能力。
（2）AdaDelta和RMSProp。这两个方法非常类似，是对AdaGrad方法的改 进。AdaGrad方法采用所有历史梯度平方和的平方根做分母，分母随时间单调递 增，产生的自适应学习速率随时间衰减的速度过于激进。针对这个问题，AdaDelta 和RMSProp采用指数衰退平均的计算方法，用过往梯度的均值代替它们的求和。
（3）AdaMax。该方法是基于Adam方法的一个变种方法，对梯度平方的处理 由指数衰退平均改为指数衰退求最大值。
（4）Nadam。该方法可看成Nesterov Accelerated Gradient版的Adam。
