出处：http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50521064
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在前一节当中我们讨论了神经网络静态的部分：包括神经网络结构、神经元类型、数据部分、损失函数部分等。这个部分我们集中讲讲动态的部分，主要是训练的事情，集中在实际工程实践训练过程中要注意的一些点，如何找到最合适的参数。
之前的博文我们提到过，我们需要比对数值梯度和解析法求得的梯度，实际工程中这个过程非常容易出错，下面提一些小技巧和注意点：
使用中心化公式，这一点我们之前也说过，使用如下的数值梯度计算公式：
h
是很小的数，因此显然上面的公式要精准得多。
使用相对误差做比较，这是实际工程中需要提到的另外一点，在我们得到数值梯度
f′n
和解析梯度
f′a
之后，我们如何去比较两者？第一反应是作差
|f′a−f′n|
对吧，或者顶多求一个平方。但是用绝对值是不可靠的，假如两个梯度的绝对值都在1.0左右，那么我们可以认为1e-4这样一个差值是非常小的，但是如果两个梯度本身就是1e-4级别的，那这个差值就相当大了。所以我们考虑相对误差：
哦，对对，还有一点，随着神经网络层数增多，相对误差是会增大的。这意味着，对于10层的神经网络，其实相对误差也许在1e-2级别就已经是可以正常使用的了。
使用双精度浮点数。如果你使用单精度浮点数计算，那你的实现可能一点问题都没有，但是相对误差却很大。实际工程中出现过，从单精度切到双精度，相对误差立马从1e-2降到1e-8的情况。
要留意浮点数的范围。一篇很好的文章是What Every Computer Scientist Should Know About Floating-Point Arithmetic。我们得保证计算时，所有的数都在浮点数的可计算范围内，太小的值(比如h)会带来计算上的问题。
Kinks。它指的是一种会导致数值梯度和解析梯度不一致的情况。会出现在使用ReLU或者类似的神经单元上时，对于很小的负数，比如x=-1e-6，因为x<0，所以解析梯度是绝对为0的，但是对于数值梯度而言，加入你计算 f(x+h) ，取的h>1e-6，那就跳到大于0的部分了，这样数值梯度就一定和解析梯度不一样了。而且这个并不是极端情况哦，对于一个像CIFAR-10这样级别的数据集，因为有50000个样本，会有450000个 max(0,x) ，会出现很多的kinks。
不过我们可以监控 max 里的2项，比较大的那项如果存在跃过0的情况，那就要注意了。
设定步长h要小心。h肯定不能特别大，这个大家都知道对吧。但我并不是说h要设定的非常小，其实h设定的非常小也会有问题，因为h太小程序可能会有精度问题。很有意思的是，有时候在实际情况中h如果从非常小调为1e-4或者1e-6反倒会突然计算变得正常。
不要让正则化项盖过数据项。有时候会出现这个问题，因为损失函数是数据损失部分与正则化部分的求和。因此要特别注意正则化部分，你可以想象下，如果它盖过了数据部分，那么主要的梯度来源于正则化项，那这样根本就做不到正常的梯度回传和参数迭代更新。所以即使在检查数据部分的实现是否正确，也得先关闭正则化部分(系数 λ 设为0)，再检查。
注意dropout和其他参数。在检查数值梯度和解析梯度的时候，如果不把dropout和其他参数都『关掉』的话，两者之间是一定会有很大差值的。不过『关掉』它们的负面影响是，没有办法检查这些部分的梯度是否正确。所以，一个合理的方式是，在计算
f(x+h)
和
f(x−h)
之前，随机初始化x，然后再计算解析梯度。
关于只检查几个维度。在实际情况中，梯度可能有上百万维参数。因此每个维度都检查一遍就不太现实了，一般都是只检查一些维度，然后假定其他的维度也都正确。要小心一点：要保证这些维度的每个参数都检查对比过了。
在开始训练之前，我们还得做一些检查，来确保不会运行了好一阵子，才发现计算代价这么大的训练其实并不正确。
在初始化之后看一眼loss。其实我们在用很小的随机数初始化神经网络后，第一遍计算loss可以做一次检查(当然要记得把正则化系数设为0)。以CIFAR-10为例，如果使用Softmax分类器，我们预测应该可以拿到值为2.302左右的初始loss(因为10个类别，初始概率应该都未0.1，Softmax损失是-log(正确类别的概率):-ln(0.1)=2.302)。
加回正则项，接着我们把正则化系数设为正常的小值，加回正则化项，这时候再算损失/loss，应该比刚才要大一些。
试着去拟合一个小的数据集。最后一步，也是很重要的一步，在对大数据集做训练之前，我们可以先训练一个小的数据集(比如20张图片)，然后看看你的神经网络能够做到0损失/loss(当然，是指的正则化系数为0的情况下)，因为如果神经网络实现是正确的，在无正则化项的情况下，完全能够过拟合这一小部分的数据。
开始训练之后，我们可以通过监控一些指标来了解训练的状态。我们还记得有一些参数是我们认为敲定的，比如学习率，比如正则化系数。
下面这幅图表明了不同的学习率下，我们每轮完整迭代(这里的一轮完整迭代指的是所有的样本都被过了一遍，因为随机梯度下降中batch size的大小设定可能不同，因此我们不选每次mini-batch迭代为周期)过后的loss应该呈现的变化状况：
然后我们需要跟踪一下训练集和验证集上的准确度状况，以判断分类器所处的状态(过拟合程度如何)：
最后一个需要留意的量是权重更新幅度和当前权重幅度的比值。注意哦，是权重更新部分，不一定是计算出来的梯度哦(比如训练用的vanilla sgd，那这个值就是梯度和学习率的乘积)。最好对于每组参数都独立地检查这个比例。我们没法下定论，但是在之前的工程实践中，一个合适的比例大概是1e-3。如果你得到的比例比这个值小很多，那么说明学习率设定太低了，反之则是设定太高了。
如果参数初始化不正确，那整个训练过程会越来越慢，甚至直接停掉。不过我们可以很容易发现这个问题。体现最明显的数据是每一层的激励和梯度的方差(波动状况)。举个例子说，如果初始化不正确，很有可能从前到后逐层的激励(激励函数的输入部分)方差变化是如下的状况：
<code class="language-python hljs has-numbering" style="display: block; padding: 0px; color: inherit; box-sizing: border-box; font-family: 'Source Code Pro', monospace;font-size:undefined; white-space: pre; border-radius: 0px; word-wrap: normal; background: transparent;"><span class="hljs-comment" style="color: rgb(136, 0, 0); box-sizing: border-box;"># 我们用标准差为0.01均值为0的高斯分布值来初始化权重(这不合理)</span> Layer <span class="hljs-number" style="color: rgb(0, 102, 102); box-sizing: border-box;">0</span>: Variance: <span class="hljs-number" style="color: rgb(0, 102, 102); box-sizing: border-box;">1.005315e+00</span> Layer <span class="hljs-number" style="color: rgb(0, 102, 102); box-sizing: border-box;">1</span>: Variance: <span class="hljs-number" style="color: rgb(0, 102, 102); box-sizing: border-box;">3.123429e-04</span> Layer <span class="hljs-number" style="color: rgb(0, 102, 102); box-sizing: border-box;">2</span>: Variance: <span class="hljs-number" style="color: rgb(0, 102, 102); box-sizing: border-box;">1.159213e-06</span> Layer <span class="hljs-number" style="color: rgb(0, 102, 102); box-sizing: border-box;">3</span>: Variance: <span class="hljs-number" style="color: rgb(0, 102, 102); box-sizing: border-box;">5.467721e-10</span> Layer <span class="hljs-number" style="color: rgb(0, 102, 102); box-sizing: border-box;">4</span>: Variance: <span class="hljs-number" style="color: rgb(0, 102, 102); box-sizing: border-box;">2.757210e-13</span> Layer <span class="hljs-number" style="color: rgb(0, 102, 102); box-sizing: border-box;">5</span>: Variance: <span class="hljs-number" style="color: rgb(0, 102, 102); box-sizing: border-box;">3.316570e-16</span> Layer <span class="hljs-number" style="color: rgb(0, 102, 102); box-sizing: border-box;">6</span>: Variance: <span class="hljs-number" style="color: rgb(0, 102, 102); box-sizing: border-box;">3.123025e-19</span> Layer <span class="hljs-number" style="color: rgb(0, 102, 102); box-sizing: border-box;">7</span>: Variance: <span class="hljs-number" style="color: rgb(0, 102, 102); box-sizing: border-box;">6.199031e-22</span> Layer <span class="hljs-number" style="color: rgb(0, 102, 102); box-sizing: border-box;">8</span>: Variance: <span class="hljs-number" style="color: rgb(0, 102, 102); box-sizing: border-box;">6.623673e-25</span></code><ul class="pre-numbering" style="box-sizing: border-box; position: absolute; width: 50px; top: 0px; left: 0px; margin: 0px; padding: 6px 0px 40px; border-right-width: 1px; border-right-style: solid; border-right-color: rgb(221, 221, 221); list-style: none; text-align: right; background-color: rgb(238, 238, 238);"><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">1</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">2</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">3</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">4</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">5</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">6</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">7</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">8</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">9</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">10</li></ul><ul class="pre-numbering" style="box-sizing: border-box; position: absolute; width: 50px; top: 0px; left: 0px; margin: 0px; padding: 6px 0px 40px; border-right-width: 1px; border-right-style: solid; border-right-color: rgb(221, 221, 221); list-style: none; text-align: right; background-color: rgb(238, 238, 238);"><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">1</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">2</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">3</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">4</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">5</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">6</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">7</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">8</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">9</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">10</li></ul>
大家看一眼上述的数值，就会发现，从前往后，激励值波动逐层降得非常厉害，这也就意味着反向算法中，计算回传梯度的时候，梯度都要接近0了，因此参数的迭代更新几乎就要衰减没了，显然不太靠谱。我们按照上一讲中提到的方式正确初始化权重，再逐层看激励/梯度值的方差，会发现它们的方差衰减没那么厉害，近似在一个级别：
<code class="language-python hljs has-numbering" style="display: block; padding: 0px; color: inherit; box-sizing: border-box; font-family: 'Source Code Pro', monospace;font-size:undefined; white-space: pre; border-radius: 0px; word-wrap: normal; background: transparent;"><span class="hljs-comment" style="color: rgb(136, 0, 0); box-sizing: border-box;"># 重新正确设定权重:</span> Layer <span class="hljs-number" style="color: rgb(0, 102, 102); box-sizing: border-box;">0</span>: Variance: <span class="hljs-number" style="color: rgb(0, 102, 102); box-sizing: border-box;">1.002860e+00</span> Layer <span class="hljs-number" style="color: rgb(0, 102, 102); box-sizing: border-box;">1</span>: Variance: <span class="hljs-number" style="color: rgb(0, 102, 102); box-sizing: border-box;">7.015103e-01</span> Layer <span class="hljs-number" style="color: rgb(0, 102, 102); box-sizing: border-box;">2</span>: Variance: <span class="hljs-number" style="color: rgb(0, 102, 102); box-sizing: border-box;">6.048625e-01</span> Layer <span class="hljs-number" style="color: rgb(0, 102, 102); box-sizing: border-box;">3</span>: Variance: <span class="hljs-number" style="color: rgb(0, 102, 102); box-sizing: border-box;">8.517882e-01</span> Layer <span class="hljs-number" style="color: rgb(0, 102, 102); box-sizing: border-box;">4</span>: Variance: <span class="hljs-number" style="color: rgb(0, 102, 102); box-sizing: border-box;">6.362898e-01</span> Layer <span class="hljs-number" style="color: rgb(0, 102, 102); box-sizing: border-box;">5</span>: Variance: <span class="hljs-number" style="color: rgb(0, 102, 102); box-sizing: border-box;">4.329555e-01</span> Layer <span class="hljs-number" style="color: rgb(0, 102, 102); box-sizing: border-box;">6</span>: Variance: <span class="hljs-number" style="color: rgb(0, 102, 102); box-sizing: border-box;">3.539950e-01</span> Layer <span class="hljs-number" style="color: rgb(0, 102, 102); box-sizing: border-box;">7</span>: Variance: <span class="hljs-number" style="color: rgb(0, 102, 102); box-sizing: border-box;">3.809120e-01</span> Layer <span class="hljs-number" style="color: rgb(0, 102, 102); box-sizing: border-box;">8</span>: Variance: <span class="hljs-number" style="color: rgb(0, 102, 102); box-sizing: border-box;">2.497737e-01</span></code><ul class="pre-numbering" style="box-sizing: border-box; position: absolute; width: 50px; top: 0px; left: 0px; margin: 0px; padding: 6px 0px 40px; border-right-width: 1px; border-right-style: solid; border-right-color: rgb(221, 221, 221); list-style: none; text-align: right; background-color: rgb(238, 238, 238);"><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">1</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">2</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">3</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">4</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">5</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">6</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">7</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">8</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">9</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">10</li></ul><ul class="pre-numbering" style="box-sizing: border-box; position: absolute; width: 50px; top: 0px; left: 0px; margin: 0px; padding: 6px 0px 40px; border-right-width: 1px; border-right-style: solid; border-right-color: rgb(221, 221, 221); list-style: none; text-align: right; background-color: rgb(238, 238, 238);"><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">1</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">2</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">3</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">4</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">5</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">6</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">7</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">8</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">9</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">10</li></ul>
再看逐层的激励波动情况，你会发现即使到最后一层，网络也还是『活跃』的，意味着反向传播中回传的梯度值也是够的，神经网络是一个积极learning的状态。
最后再提一句，如果神经网络是用在图像相关的问题上，那么把首层的特征和数据画出来(可视化)可以帮助我们了解训练是否正常：
当我们确信解析梯度实现正确后，那就该在后向传播算法中使用它更新权重参数了。就单参数更新这个部分，也是有讲究的：
说起来，神经网络的最优化这个子话题在深度学习研究领域还真是很热。下面提一下大神们的论文中提到的方法，很多在实际应用中还真是很有效也很常用。
vanilla update
这是最简单的参数更新方式，拿到梯度之后，乘以设定的学习率，用现有的权重减去这个部分，得到新的权重参数(因为梯度表示变化率最大的增大方向，减去这个值之后，损失函数值才会下降)。记x为权重参数向量x，而梯度为dx，然后我们设定学习率为learning_rate，则最简单的参数更新大家都知道：
<code class="language-python hljs has-numbering" style="display: block; padding: 0px; color: inherit; box-sizing: border-box; font-family: 'Source Code Pro', monospace;font-size:undefined; white-space: pre; border-radius: 0px; word-wrap: normal; background: transparent;"><span class="hljs-comment" style="color: rgb(136, 0, 0); box-sizing: border-box;"># Vanilla update</span> x += - learning_rate * dx</code><ul class="pre-numbering" style="box-sizing: border-box; position: absolute; width: 50px; top: 0px; left: 0px; margin: 0px; padding: 6px 0px 40px; border-right-width: 1px; border-right-style: solid; border-right-color: rgb(221, 221, 221); list-style: none; text-align: right; background-color: rgb(238, 238, 238);"><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">1</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">2</li></ul><ul class="pre-numbering" style="box-sizing: border-box; position: absolute; width: 50px; top: 0px; left: 0px; margin: 0px; padding: 6px 0px 40px; border-right-width: 1px; border-right-style: solid; border-right-color: rgb(221, 221, 221); list-style: none; text-align: right; background-color: rgb(238, 238, 238);"><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">1</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">2</li></ul>
当然learning_rate是我们自己敲定的一个超变量值(在该更新方法中是全程不变的)，而且数学上可以保证，当学习率足够低的时候，经这个过程迭代后，损失函数不会增加。
Momentum update
这是上面参数更新方法的一种小小的优化，通常说来，在深层次的神经网络中，收敛效率更高一些(速度更快)。这种参数更新方式源于物理学角度的优化。
<code class="language-python hljs has-numbering" style="display: block; padding: 0px; color: inherit; box-sizing: border-box; font-family: 'Source Code Pro', monospace;font-size:undefined; white-space: pre; border-radius: 0px; word-wrap: normal; background: transparent;"><span class="hljs-comment" style="color: rgb(136, 0, 0); box-sizing: border-box;"># 物理动量角度启发的参数更新</span> v = mu * v - learning_rate * dx <span class="hljs-comment" style="color: rgb(136, 0, 0); box-sizing: border-box;"># 合入一部分附加速度</span> x += v <span class="hljs-comment" style="color: rgb(136, 0, 0); box-sizing: border-box;"># 更新参数</span></code><ul class="pre-numbering" style="box-sizing: border-box; position: absolute; width: 50px; top: 0px; left: 0px; margin: 0px; padding: 6px 0px 40px; border-right-width: 1px; border-right-style: solid; border-right-color: rgb(221, 221, 221); list-style: none; text-align: right; background-color: rgb(238, 238, 238);"><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">1</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">2</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">3</li></ul><ul class="pre-numbering" style="box-sizing: border-box; position: absolute; width: 50px; top: 0px; left: 0px; margin: 0px; padding: 6px 0px 40px; border-right-width: 1px; border-right-style: solid; border-right-color: rgb(221, 221, 221); list-style: none; text-align: right; background-color: rgb(238, 238, 238);"><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">1</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">2</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">3</li></ul>
这里v是初始化为0的一个值，mu是我们敲定的另外一个超变量(最常见的设定值为0.9，物理含义和摩擦力系数相关)，一个比较粗糙的理解是，(随机)梯度下降可以看做从山上下山到山底的过程，这种方式，相当于在下山的过程中，加上了一定的摩擦阻力，消耗掉一小部分动力系统的能量，这样会比较高效地在山底停住，而不是持续震荡。对了，其实我们也可以用交叉验证来选择最合适的mu值，一般我们会从[0.5, 0.9, 0.95, 0.99]里面选出最合适的。
Nesterov Momentum
这是momentum update的一个不同的版本，最近也用得很火。咳咳，据称，这种参数更新方法，有更好的凸函数和凸优化理论基础，而实际中的收敛效果也略优于momentum update。
此处的深层次原理，博主表示智商有点捉急…有兴趣的同学可以看看以下的2个材料：
它的思想对应着如下的代码：
<code class="language-python hljs has-numbering" style="display: block; padding: 0px; color: inherit; box-sizing: border-box; font-family: 'Source Code Pro', monospace;font-size:undefined; white-space: pre; border-radius: 0px; word-wrap: normal; background: transparent;">x_ahead = x + mu * v <span class="hljs-comment" style="color: rgb(136, 0, 0); box-sizing: border-box;"># 考虑到这个时候的x已经有一些变化了</span> v = mu * v - learning_rate * dx_ahead x += v</code><ul class="pre-numbering" style="box-sizing: border-box; position: absolute; width: 50px; top: 0px; left: 0px; margin: 0px; padding: 6px 0px 40px; border-right-width: 1px; border-right-style: solid; border-right-color: rgb(221, 221, 221); list-style: none; text-align: right; background-color: rgb(238, 238, 238);"><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">1</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">2</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">3</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">4</li></ul><ul class="pre-numbering" style="box-sizing: border-box; position: absolute; width: 50px; top: 0px; left: 0px; margin: 0px; padding: 6px 0px 40px; border-right-width: 1px; border-right-style: solid; border-right-color: rgb(221, 221, 221); list-style: none; text-align: right; background-color: rgb(238, 238, 238);"><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">1</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">2</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">3</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">4</li></ul>
工程上更实用的一个版本是：
<code class="language-python hljs has-numbering" style="display: block; padding: 0px; color: inherit; box-sizing: border-box; font-family: 'Source Code Pro', monospace;font-size:undefined; white-space: pre; border-radius: 0px; word-wrap: normal; background: transparent;">v_prev = v <span class="hljs-comment" style="color: rgb(136, 0, 0); box-sizing: border-box;"># 当前状态先存储起来</span> v = mu * v - learning_rate * dx <span class="hljs-comment" style="color: rgb(136, 0, 0); box-sizing: border-box;"># 依旧按照Momentum update的方式更新</span> x += -mu * v_prev + (<span class="hljs-number" style="color: rgb(0, 102, 102); box-sizing: border-box;">1</span> + mu) * v <span class="hljs-comment" style="color: rgb(136, 0, 0); box-sizing: border-box;"># 新的更新方式</span></code><ul class="pre-numbering" style="box-sizing: border-box; position: absolute; width: 50px; top: 0px; left: 0px; margin: 0px; padding: 6px 0px 40px; border-right-width: 1px; border-right-style: solid; border-right-color: rgb(221, 221, 221); list-style: none; text-align: right; background-color: rgb(238, 238, 238);"><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">1</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">2</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">3</li></ul><ul class="pre-numbering" style="box-sizing: border-box; position: absolute; width: 50px; top: 0px; left: 0px; margin: 0px; padding: 6px 0px 40px; border-right-width: 1px; border-right-style: solid; border-right-color: rgb(221, 221, 221); list-style: none; text-align: right; background-color: rgb(238, 238, 238);"><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">1</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">2</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">3</li></ul>
在实际训练过程中，随着训练过程推进，逐渐衰减学习率是很有必要的。我们继续回到下山的场景中，刚下山的时候，可能离最低点很远，那我步子迈大一点也没什么关系，可是快到山脚了，我还激进地大步飞奔，一不小心可能就迈过去了。所以还不如随着下山过程推进，逐步减缓一点点步伐。不过这个『火候』确实要好好把握，衰减太慢的话，最低段震荡的情况依旧；衰减太快的话，整个系统下降的『动力』衰减太快，很快就下降不动了。下面提一些常见的学习率衰减方式：
实际工程实践中，大家还是更倾向于使用步伐衰减，因为它包含的超参数少一些，计算简单一些，可解释性稍微高一点。
最优化问题里还有一个非常有名的牛顿法，它按照如下的方式进行迭代更新参数：
这里的 Hf(x) 是Hessian矩阵，是函数的二阶偏微分。而 ∇f(x) 和梯度下降里看到的一样，是一个梯度向量。直观理解是Hessian矩阵描绘出了损失函数的曲度，因此能让我们更高效地迭代和靠近最低点：乘以Hessian矩阵进行参数迭代会让在曲度较缓的地方，会用更激进的步长更新参数，而在曲度很陡的地方，步伐会放缓一些。因此相对一阶的更新算法，在这点上它还是有很足的优势的。
比较尴尬的是，实际深度学习过程中，直接使用二次迭代的方法并不是很实用。原因是直接计算Hessian矩阵是一个非常耗时耗资源的过程。举个例子说，一个一百万参数的神经网络的Hessian矩阵维度为[1000000*1000000]，算下来得占掉3725G的内存。当然，我们有L-BFGS这种近似Hessian矩阵的算法，可以解决内存问题。但是L-BFGS一般在全部数据集上计算，而不像我们用的mini-batch SGD一样在小batch上迭代。现在有很多人在努力研究这个问题，试图让L-BFGS也能以mini-batch的方式稳定迭代更新。但就目前而言，大规模数据上的深度学习很少用到L-BFGS或者类似的二次迭代方法，倒是随机梯度下降这种简单的算法被广泛地使用着。
感兴趣的同学可以参考以下文献：
到目前为止大家看到的学习率更新方式，都是全局使用同样的学习率。调整学习率是一件很费时同时也容易出错的事情，因此大家一直希望有一种学习率自更新的方式，甚至可以细化到逐参数更新。现在确实有一些这种方法，其中大多数还需要额外的超参数设定，优势是在大多数超参数设定下，效果都比使用写死的学习率要好。下面稍微提一下常见的自适应方法(原谅博主底子略弱，没办法深入数学细节讲解)：
Adagrad是Duchi等在论文Adaptive Subgradient Methods for Online Learning and Stochastic Optimization中提出的自适应学习率算法。简单代码实现如下：
<code class="language-python hljs has-numbering" style="display: block; padding: 0px; color: inherit; box-sizing: border-box; font-family: 'Source Code Pro', monospace;font-size:undefined; white-space: pre; border-radius: 0px; word-wrap: normal; background: transparent;"><span class="hljs-comment" style="color: rgb(136, 0, 0); box-sizing: border-box;"># 假定梯度为dx，参数向量为x</span> cache += dx**<span class="hljs-number" style="color: rgb(0, 102, 102); box-sizing: border-box;">2</span> x += - learning_rate * dx / np.sqrt(cache + <span class="hljs-number" style="color: rgb(0, 102, 102); box-sizing: border-box;">1e-8</span>)</code><ul class="pre-numbering" style="box-sizing: border-box; position: absolute; width: 50px; top: 0px; left: 0px; margin: 0px; padding: 6px 0px 40px; border-right-width: 1px; border-right-style: solid; border-right-color: rgb(221, 221, 221); list-style: none; text-align: right; background-color: rgb(238, 238, 238);"><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">1</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">2</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">3</li></ul><ul class="pre-numbering" style="box-sizing: border-box; position: absolute; width: 50px; top: 0px; left: 0px; margin: 0px; padding: 6px 0px 40px; border-right-width: 1px; border-right-style: solid; border-right-color: rgb(221, 221, 221); list-style: none; text-align: right; background-color: rgb(238, 238, 238);"><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">1</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">2</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">3</li></ul>
其中变量cache有着和梯度一样的维度，然后我们用这个变量持续累加梯度平方。之后这个值被用作参数更新步骤中的归一化。这种方法的好处是，对于高梯度的权重，它们的有效学习率被降低了；而小梯度的权重迭代过程中学习率提升了。而分母开根号这一步非常重要，不开根号的效果远差于开根号的情况。平滑参数1e-8避免了除以0的情况。
RMSprop是一种非常有效，然后好像还没有被公开发布的自适应学习率更新方法。有意思的是，现在使用这个方法的人，都引用的大神Geoff Hinton的coursera课程第6节的slide第29页。RMSProp方法对Adagrad算法做了一个简单的优化，以减缓它的迭代强度，它开方的部分cache做了一个平滑处理，大致的示意代码如下：
<code class="language-python hljs has-numbering" style="display: block; padding: 0px; color: inherit; box-sizing: border-box; font-family: 'Source Code Pro', monospace;font-size:undefined; white-space: pre; border-radius: 0px; word-wrap: normal; background: transparent;">cache = decay_rate * cache + (<span class="hljs-number" style="color: rgb(0, 102, 102); box-sizing: border-box;">1</span> - decay_rate) * dx**<span class="hljs-number" style="color: rgb(0, 102, 102); box-sizing: border-box;">2</span> x += - learning_rate * dx / np.sqrt(cache + <span class="hljs-number" style="color: rgb(0, 102, 102); box-sizing: border-box;">1e-8</span>)</code><ul class="pre-numbering" style="box-sizing: border-box; position: absolute; width: 50px; top: 0px; left: 0px; margin: 0px; padding: 6px 0px 40px; border-right-width: 1px; border-right-style: solid; border-right-color: rgb(221, 221, 221); list-style: none; text-align: right; background-color: rgb(238, 238, 238);"><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">1</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">2</li></ul><ul class="pre-numbering" style="box-sizing: border-box; position: absolute; width: 50px; top: 0px; left: 0px; margin: 0px; padding: 6px 0px 40px; border-right-width: 1px; border-right-style: solid; border-right-color: rgb(221, 221, 221); list-style: none; text-align: right; background-color: rgb(238, 238, 238);"><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">1</li><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">2</li></ul>
这里的decay_rate是一个手动敲定的超参数，我们通常会在[0.9, 0.99, 0.999]中取值。需要特别注意的是，x+=这个累加的部分和Adagrad是完全一样的，但是cache本身是迭代变化的。
另外的方法还有：
下图是上述提到的多种参数更新方法下，损失函数最优化的示意图：
神经网络的训练过程中，不可避免地要和很多超参数打交道，这是我们需要手动设定的，大致包括：
对于大的深层次神经网络而言，我们需要很多的时间去训练。因此在此之前我们花一些时间去做超参数搜索，以确定最佳设定是非常有必要的。最直接的方式就是在框架实现的过程中，设计一个会持续变换超参数实施优化，并记录每个超参数下每一轮完整训练迭代下的验证集状态和效果。实际工程中，神经网络里确定这些超参数，我们一般很少使用n折交叉验证，一般使用一份固定的交叉验证集就可以了。
一般对超参数的尝试和搜索都是在log域进行的。例如，一个典型的学习率搜索序列就是learning_rate = 10 ** uniform(-6, 1)。我们先生成均匀分布的序列，再以10为底做指数运算，其实我们在正则化系数中也做了一样的策略。比如常见的搜索序列为[0.5, 0.9, 0.95, 0.99]。另外还得注意一点，如果交叉验证取得的最佳超参数结果在分布边缘，要特别注意，也许取的均匀分布范围本身就是不合理的，也许扩充一下这个搜索范围会有更好的参数。
实际工程中，一个能有效提高最后神经网络效果的方式是，训练出多个独立的模型，在预测阶段选结果中的众数。模型融合能在一定程度上缓解过拟合的现象，对最后的结果有一定帮助，我们有一些方式可以得到同一个问题的不同独立模型：
还有一种常用的有效改善模型效果的方式是，对于训练后期，保留几份中间模型权重和最后的模型权重，对它们求一个平均，再在交叉验证集上测试结果。通常都会比直接训练的模型结果高出一两个百分点。直观的理解是，对于碗状的结构，有很多时候我们的权重都是在最低点附近跳来跳去，而没法真正到达最低点，而两个最低点附近的位置求平均，会有更高的概率落在离最低点更近的位置。