在求解機(jī)器學(xué)習(xí)算法的模型參數(shù)，即無約束優(yōu)化問題時，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一種常用的方法是最小二乘法。這里就對梯度下降法做一個完整的總結(jié)。
1. 梯度
在微積分里面，對多元函數(shù)的參數(shù)求偏導(dǎo)數(shù)，把求得的各個參數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)以向量的形式寫出來，就是梯度。比如函數(shù)f(x,y), 分別對x,y求偏導(dǎo)數(shù)，求得的梯度向量就是(f/x, f/y)T,簡稱grad f(x,y)或者▽f(x,y)。對于在點(x0,y0)的具體梯度向量就是(f/x0, f/y0)T.或者▽f(x0,y0)，如果是3個參數(shù)的向量梯度，就是(f/x, f/y，f/z)T,以此類推。
那么這個梯度向量求出來有什么意義呢？他的意義從幾何意義上講，就是函數(shù)變化增加最快的地方。具體來說，對于函數(shù)f(x,y),在點(x0,y0)，沿著梯度向量的方向就是(f/x0, f/y0)T的方向是f(x,y)增加最快的地方。或者說，沿著梯度向量的方向，更加容易找到函數(shù)的大值。反過來說，沿著梯度向量相反的方向，也就是 -(f/x0, f/y0)T的方向，梯度減少最快，也就是更加容易找到函數(shù)的最小值。
2. 梯度下降與梯度上升
在機(jī)器學(xué)習(xí)算法中，在最小化損失函數(shù)時，可以通過梯度下降法來一步步的迭代求解，得到最小化的損失函數(shù)，和模型參數(shù)值。反過來，如果我們需要求解損失函數(shù)的大值，這時就需要用梯度上升法來迭代了。
梯度下降法和梯度上升法是可以互相轉(zhuǎn)化的。比如我們需要求解損失函數(shù)f(θ)的最小值，這時我們需要用梯度下降法來迭代求解。但是實際上，我們可以反過來求解損失函數(shù) -f(θ)的大值，這時梯度上升法就派上用場了。
下面來詳細(xì)總結(jié)下梯度下降法。
3. 梯度下降法算法詳解
3.1 梯度下降的直觀解釋
首先來看看梯度下降的一個直觀的解釋。比如我們在一座大山上的某處位置，由于我們不知道怎么下山，于是決定走一步算一步，也就是在每走到一個位置的時候，求解當(dāng)前位置的梯度，沿著梯度的負(fù)方向，也就是當(dāng)前最陡峭的位置向下走一步，然后繼續(xù)求解當(dāng)前位置梯度，向這一步所在位置沿著最陡峭最易下山的位置走一步。這樣一步步的走下去，一直走到覺得我們已經(jīng)到了山腳。當(dāng)然這樣走下去，有可能我們不能走到山腳，而是到了某一個局部的山峰低處。
從上面的解釋可以看出，梯度下降不一定能夠找到全局的最優(yōu)解，有可能是一個局部最優(yōu)解。當(dāng)然，如果損失函數(shù)是凸函數(shù)，梯度下降法得到的解就一定是全局最優(yōu)解。
3.2 梯度下降的相關(guān)概念
在詳細(xì)了解梯度下降的算法之前，我們先看看相關(guān)的一些概念。
1. 步長（Learning rate）：步長決定了在梯度下降迭代的過程中，每一步沿梯度負(fù)方向前進(jìn)的長度。用上面下山的例子，步長就是在當(dāng)前這一步所在位置沿著最陡峭最易下山的位置走的那一步的長度。
2.特征（feature）：指的是樣本中輸入部分，比如樣本（x0,y0）,（x1,y1）,則樣本特征為x，樣本輸出為y。
3. 假設(shè)函數(shù)（hypothesis function）：在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，為了擬合輸入樣本，而使用的假設(shè)函數(shù)，記為hθ(x)。比如對于樣本（xi,yi）(i=1,2,...n),可以采用擬合函數(shù)如下： hθ(x) = θ0+θ1x。
4. 損失函數(shù)（loss function）：為了評估模型擬合的好壞，通常用損失函數(shù)來度量擬合的程度。損失函數(shù)極小化，意味著擬合程度最好，對應(yīng)的模型參數(shù)即為最優(yōu)參數(shù)。在線性回歸中，損失函數(shù)通常為樣本輸出和假設(shè)函數(shù)的差取平方。比如對于樣本（xi,yi）(i=1,2,...n),采用線性回歸，損失函數(shù)為：
J(θ0,θ1)=∑i=1m(hθ(xi)yi)2J(θ0,θ1)=∑i=1m(hθ(xi)yi)2
其中xixi表示樣本特征x的第i個元素，yiyi表示樣本輸出y的第i個元素，hθ(xi)hθ(xi)為假設(shè)函數(shù)。
3.3 梯度下降的詳細(xì)算法
梯度下降法的算法可以有代數(shù)法和矩陣法（也稱向量法）兩種表示，如果對矩陣分析不熟悉，則代數(shù)法更加容易理解。不過矩陣法更加的簡潔，且由于使用了矩陣，實現(xiàn)邏輯更加的一目了然。這里先介紹代數(shù)法，后介紹矩陣法。
3.3.1 梯度下降法的代數(shù)方式描述
1. 先決條件： 確認(rèn)優(yōu)化模型的假設(shè)函數(shù)和損失函數(shù)。
比如對于線性回歸，假設(shè)函數(shù)表示為 hθ(x1,x2,...xn)=θ0+θ1x1+...+θnxnhθ(x1,x2,...xn)=θ0+θ1x1+...+θnxn, 其中θiθi (i = 0,1,2... n)為模型參數(shù)，xixi (i = 0,1,2... n)為每個樣本的n個特征值。這個表示可以簡化，我們增加一個特征x0=1x0=1 ，這樣hθ(x0,x1,...xn)=∑i=0nθixihθ(x0,x1,...xn)=∑i=0nθixi。
同樣是線性回歸，對應(yīng)于上面的假設(shè)函數(shù)，損失函數(shù)為：
J(θ0,θ1...,θn)=∑i=0m(hθ(x0,x1,...xn)yi)2J(θ0,θ1...,θn)=∑i=0m(hθ(x0,x1,...xn)yi)2
2. 算法相關(guān)參數(shù)初始化：主要是初始化θ0,θ1...,θnθ0,θ1...,θn,算法終止距離εε以及步長αα。在沒有任何先驗知識的時候，我喜歡將所有的θθ初始化為0， 將步長初始化為1。在調(diào)優(yōu)的時候再 優(yōu)化。
3. 算法過程：
1）確定當(dāng)前位置的損失函數(shù)的梯度，對于θiθi,其梯度表達(dá)式如下：
θiJ(θ0,θ1...,θn)θiJ(θ0,θ1...,θn)
2）用步長乘以損失函數(shù)的梯度，得到當(dāng)前位置下降的距離，即αθiJ(θ0,θ1...,θn)αθiJ(θ0,θ1...,θn)對應(yīng)于前面登山例子中的某一步。
3）確定是否所有的θiθi,梯度下降的距離都小于εε，如果小于εε則算法終止，當(dāng)前所有的θiθi(i=0,1,...n)即為最終結(jié)果。否則進(jìn)入步驟4.
4）更新所有的θθ，對于θiθi，其更新表達(dá)式如下。更新完畢后繼續(xù)轉(zhuǎn)入步驟1.
θi=θiαθiJ(θ0,θ1...,θn)θi=θiαθiJ(θ0,θ1...,θn)
下面用線性回歸的例子來具體描述梯度下降。假設(shè)我們的樣本是(x(0)1,x(0)2,...x(0)n,y0),(x(1)1,x(1)2,...x(1)n,y1),...(x(m)1,x(m)2,...x(m)n,yn)(x1(0),x2(0),...xn(0),y0),(x1(1),x2(1),...xn(1),y1),...(x1(m),x2(m),...xn(m),yn),損失函數(shù)如前面先決條件所述：
J(θ0,θ1...,θn)=∑i=0m(hθ(x0,x1,...xn)yi)2J(θ0,θ1...,θn)=∑i=0m(hθ(x0,x1,...xn)yi)2。
則在算法過程步驟1中對于θiθi 的偏導(dǎo)數(shù)計算如下：
θiJ(θ0,θ1...,θn)=1m∑j=0m(hθ(xj0,xj1,...xjn)yj)xjiθiJ(θ0,θ1...,θn)=1m∑j=0m(hθ(x0j,x1j,...xnj)yj)xij
由于樣本中沒有x0x0上式中令所有的xj0x0j為1.
步驟4中θiθi的更新表達(dá)式如下：
θi=θiα1m∑j=0m(hθ(xj0,xj1,...xjn)yj)xjiθi=θiα1m∑j=0m(hθ(x0j,x1j,...xnj)yj)xij
從這個例子可以看出當(dāng)前點的梯度方向是由所有的樣本決定的，加1m1m 是為了好理解。由于步長也為常數(shù)，他們的乘機(jī)也為常數(shù)，所以這里α1mα1m可以用一個常數(shù)表示。
在下面第4節(jié)會詳細(xì)講到的梯度下降法的變種，他們主要的區(qū)別就是對樣本的采用方法不同。這里我們采用的是用所有樣本。
3.3.2 梯度下降法的矩陣方式描述
這一部分主要講解梯度下降法的矩陣方式表述，相對于3.3.1的代數(shù)法，要求有一定的矩陣分析的基礎(chǔ)知識，尤其是矩陣求導(dǎo)的知識。
1. 先決條件： 和3.3.1類似， 需要確認(rèn)優(yōu)化模型的假設(shè)函數(shù)和損失函數(shù)。對于線性回歸，假設(shè)函數(shù)hθ(x1,x2,...xn)=θ0+θ1x1+...+θnxnhθ(x1,x2,...xn)=θ0+θ1x1+...+θnxn的矩陣表達(dá)方式為：
hθ(x)=Xθhθ(x)=Xθ ，其中， 假設(shè)函數(shù)hθ(X)hθ(X)為mx1的向量,θθ為nx1的向量，里面有n個代數(shù)法的模型參數(shù)。XX為mxn維的矩陣。m代表樣本的個數(shù)，n代表樣本的特征數(shù)。
損失函數(shù)的表達(dá)式為：J(θ)=12(XθY)T(XθY)J(θ)=12(XθY)T(XθY), 其中YY是樣本的輸出向量，維度為mx1.
2. 算法相關(guān)參數(shù)初始化: θθ向量可以初始化為默認(rèn)值，或者調(diào)優(yōu)后的值。算法終止距離εε，步長αα和3.3.1比沒有變化。
3. 算法過程：
1）確定當(dāng)前位置的損失函數(shù)的梯度，對于θθ向量,其梯度表達(dá)式如下：
θJ(θ)θJ(θ)
2）用步長乘以損失函數(shù)的梯度，得到當(dāng)前位置下降的距離，即αθJ(θ)αθJ(θ)對應(yīng)于前面登山例子中的某一步。
3）確定θθ向量里面的每個值,梯度下降的距離都小于εε，如果小于εε則算法終止，當(dāng)前θθ向量即為最終結(jié)果。否則進(jìn)入步驟4.
4）更新θθ向量，其更新表達(dá)式如下。更新完畢后繼續(xù)轉(zhuǎn)入步驟1.
θ=θαθJ(θ)θ=θαθJ(θ)
還是用線性回歸的例子來描述具體的算法過程。
損失函數(shù)對于θθ向量的偏導(dǎo)數(shù)計算如下：
θJ(θ)=XT(XθY)θJ(θ)=XT(XθY)
步驟4中θθ向量的更新表達(dá)式如下：θ=θαXT(XθY)θ=θαXT(XθY)
對于3.3.1的代數(shù)法，可以看到矩陣法要簡潔很多。這里面用到了矩陣求導(dǎo)鏈?zhǔn)椒▌t，和兩個矩陣求導(dǎo)的公式。
公式1：X(XXT)=2XX(XXT)=2X
公式2：θ(Xθ)=XTθ(Xθ)=XT
如果需要熟悉矩陣求導(dǎo)建議參考張賢達(dá)的《矩陣分析與應(yīng)用》一書。
3.4 梯度下降的算法調(diào)優(yōu)
在使用梯度下降時，需要進(jìn)行調(diào)優(yōu)。哪些地方需要調(diào)優(yōu)呢？
1. 算法的步長選擇。在前面的算法描述中，我提到取步長為1，但是實際上取值取決于數(shù)據(jù)樣本，可以多取一些值，從大到小，分別運(yùn)行算法，看看迭代效果，如果損失函數(shù)在變小，說明取值有效，否則要增大步長。前面說了。步長太大，會導(dǎo)致迭代過快，甚至有可能錯過最優(yōu)解。步長太小，迭代速度太慢，很長時間算法都不能結(jié)束。所以算法的步長需要多次運(yùn)行后才能得到一個較為優(yōu)的值。
2. 算法參數(shù)的初始值選擇。 初始值不同，獲得的最小值也有可能不同，因此梯度下降求得的只是局部最小值；當(dāng)然如果損失函數(shù)是凸函數(shù)則一定是最優(yōu)解。由于有局部最優(yōu)解的風(fēng)險，需要多次用不同初始值運(yùn)行算法，關(guān)鍵損失函數(shù)的最小值，選擇損失函數(shù)最小化的初值。
3.歸一化。由于樣本不同特征的取值范圍不一樣，可能導(dǎo)致迭代很慢，為了減少特征取值的影響，可以對特征數(shù)據(jù)歸一化，也就是對于每個特征x，求出它的期望xˉˉˉxˉ和標(biāo)準(zhǔn)差std(x)，然后轉(zhuǎn)化為：
xxˉˉˉstd(x)xxˉstd(x)
這樣特征的新期望為0，新方差為1，迭代次數(shù)可以大大加快。
4. 梯度下降法大家族（BGD，SGD，MBGD）
4.1 批量梯度下降法（Batch Gradient Descent）
批量梯度下降法，是梯度下降法最常用的形式，具體做法也就是在更新參數(shù)時使用所有的樣本來進(jìn)行更新，這個方法對應(yīng)于前面3.3.1的線性回歸的梯度下降算法，也就是說3.3.1的梯度下降算法就是批量梯度下降法?！ ?/p>
θi=θiα∑j=0m(hθ(xj0,xj1,...xjn)yj)xjiθi=θiα∑j=0m(hθ(x0j,x1j,...xnj)yj)xij
由于我們有m個樣本，這里求梯度的時候就用了所有m個樣本的梯度數(shù)據(jù)。
4.2 隨機(jī)梯度下降法（Stochastic Gradient Descent）
隨機(jī)梯度下降法，其實和批量梯度下降法原理類似，區(qū)別在與求梯度時沒有用所有的m個樣本的數(shù)據(jù)，而是僅僅選取一個樣本j來求梯度。對應(yīng)的更新公式是：
θi=θiα(hθ(xj0,xj1,...xjn)yj)xjiθi=θiα(hθ(x0j,x1j,...xnj)yj)xij
隨機(jī)梯度下降法，和4.1的批量梯度下降法是兩個極端，一個采用所有數(shù)據(jù)來梯度下降，一個用一個樣本來梯度下降。自然各自的優(yōu)缺點都非常突出。對于訓(xùn)練速度來說，隨機(jī)梯度下降法由于每次僅僅采用一個樣本來迭代，訓(xùn)練速度很快，而批量梯度下降法在樣本量很大的時候，訓(xùn)練速度不能讓人滿意。對于準(zhǔn)確度來說，隨機(jī)梯度下降法用于僅僅用一個樣本決定梯度方向，導(dǎo)致解很有可能不是最優(yōu)。對于收斂速度來說，由于隨機(jī)梯度下降法一次迭代一個樣本，導(dǎo)致迭代方向變化很大，不能很快的收斂到局部最優(yōu)解。
那么，有沒有一個中庸的辦法能夠結(jié)合兩種方法的優(yōu)點呢？有！這就是4.3的小批量梯度下降法。
4.3 小批量梯度下降法（Mini-batch Gradient Descent）
小批量梯度下降法是批量梯度下降法和隨機(jī)梯度下降法的折衷，也就是對于m個樣本，我們采用x個樣子來迭代，1 θi=θiα∑j=tt+x1(hθ(xj0,xj1,...xjn)yj)xjiθi=θiα∑j=tt+x1(hθ(x0j,x1j,...xnj)yj)xij 5. 梯度下降法和其他無約束優(yōu)化算法的比較 在機(jī)器學(xué)習(xí)中的無約束優(yōu)化算法，除了梯度下降以外，還有前面提到的最小二乘法，此外還有牛頓法和擬牛頓法。 梯度下降法和最小二乘法相比，梯度下降法需要選擇步長，而最小二乘法不需要。梯度下降法是迭代求解，最小二乘法是計算解析解。如果樣本量不算很大，且存在解析解，最小二乘法比起梯度下降法要有優(yōu)勢，計算速度很快。但是如果樣本量很大，用最小二乘法由于需要求一個超級大的逆矩陣，這時就很難或者很慢才能求解解析解了，使用迭代的梯度下降法比較有優(yōu)勢。 梯度下降法和牛頓法/擬牛頓法相比，兩者都是迭代求解，不過梯度下降法是梯度求解，而牛頓法/擬牛頓法是用二階的海森矩陣的逆矩陣或偽逆矩陣求解。相對而言，使用牛頓法/擬牛頓法收斂更快。但是每次迭代的時間比梯度下降法長。 另外有需要云服務(wù)器可以了解下創(chuàng)新互聯(lián)scvps.cn，海內(nèi)外云服務(wù)器15元起步，三天無理由+7*72小時售后在線，公司持有idc許可證，提供“云服務(wù)器、裸金屬服務(wù)器、高防服務(wù)器、香港服務(wù)器、美國服務(wù)器、虛擬主機(jī)、免備案服務(wù)器”等云主機(jī)租用服務(wù)以及企業(yè)上云的綜合解決方案，具有“安全穩(wěn)定、簡單易用、服務(wù)可用性高、性價比高”等特點與優(yōu)勢，專為企業(yè)上云打造定制，能夠滿足用戶豐富、多元化的應(yīng)用場景需求。
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