随机梯度下降SGD的理解和现象分析

本文主要是介绍随机梯度下降SGD的理解和现象分析，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

提出问题：令人疑惑的损失值

在某次瞎炼丹的过程中，出现了如下令人疑惑的损失值变化图像：

嗯，看起来还挺工整，来看看前10轮打印的具体损失值变化：

| epoch 1 |  iter 5 / 10 | time 1[s] | loss 2.3137 | lr 0.0010
| epoch 1 |  iter 10 / 10 | time 1[s] | loss 2.2976 | lr 0.0010
| epoch 2 |  iter 5 / 10 | time 1[s] | loss 2.3135 | lr 0.0010
| epoch 2 |  iter 10 / 10 | time 1[s] | loss 2.2973 | lr 0.0010
| epoch 3 |  iter 5 / 10 | time 1[s] | loss 2.3132 | lr 0.0010
| epoch 3 |  iter 10 / 10 | time 1[s] | loss 2.2970 | lr 0.0010
| epoch 4 |  iter 5 / 10 | time 1[s] | loss 2.3129 | lr 0.0010
| epoch 4 |  iter 10 / 10 | time 1[s] | loss 2.2968 | lr 0.0010
| epoch 5 |  iter 5 / 10 | time 1[s] | loss 2.3127 | lr 0.0010
| epoch 5 |  iter 10 / 10 | time 1[s] | loss 2.2965 | lr 0.0010
| epoch 6 |  iter 5 / 10 | time 1[s] | loss 2.3124 | lr 0.0010
| epoch 6 |  iter 10 / 10 | time 1[s] | loss 2.2962 | lr 0.0010
| epoch 7 |  iter 5 / 10 | time 1[s] | loss 2.3122 | lr 0.0010
| epoch 7 |  iter 10 / 10 | time 1[s] | loss 2.2960 | lr 0.0010
| epoch 8 |  iter 5 / 10 | time 1[s] | loss 2.3119 | lr 0.0010
| epoch 8 |  iter 10 / 10 | time 1[s] | loss 2.2957 | lr 0.0010
| epoch 9 |  iter 5 / 10 | time 1[s] | loss 2.3116 | lr 0.0010
| epoch 9 |  iter 10 / 10 | time 1[s] | loss 2.2954 | lr 0.0010
| epoch 10 |  iter 5 / 10 | time 1[s] | loss 2.3114 | lr 0.0010
| epoch 10 |  iter 10 / 10 | time 1[s] | loss 2.2952 | lr 0.0010

可以明显看到两列出现递减的子序列：奇数序列和偶数序列。奇数序列的损失值为2.3137, 2.3135, 2.3132, 2.3129,...；奇数序列的损失值为2.2976, 2.2973, 2.2970, 2.2968,...。事出反常必有妖，那么究竟是什么样的东西导致如此的怪象？

在尝试找具体的原因之前，我们先把涉及的具体参数描述清楚。

模型就是一个很简单的序列模型，其网络结构如下：

layers = [MatMul(W1), Sigmoid(), MatMul(W2), Sigmoid(), MSE()]

网络结构就是两层重复结构，单层为一个矩阵乘法层MatMul加上一个激活函数Sigmoid，两层计算完后用均方误差MSE计算损失值，其中参数W1,W2的赋值如下：

rn = np.random.randn
W1 = (rn(10, 1000)).astype(np.float32)
W2 = (rn(1000, 10)).astype(np.float32)

数据和标签的赋值如下：

x = (rn(1000, 10)).astype(np.float32)
t = x**2

数据就是按照正态分布随机化初始1000个10维的向量，而标签就是原来的向量按元素乘方，而炼丹的目的就是观察模型如何学习二次函数的运算法则的。
相关训练的参数如下：

epochs = 100
batch_size = 100
eval_interval = 5
lr = 0.001

训练一共进行100轮，每一轮的每一批数据有100个，对于1000个数据，那么单个轮次可以分10个批次。每个批次都会计算当前批次100个数据的平均损失值，5个批次评估一次平均损失值，然后打印出来。也就是单个轮次可以看到2次打印出来的评估数据。

显然，第1次评估的平均损失值是用前一半的数据计算出来的，而第2次的则是后一半的数据进行运算。那么可以简单猜测：造成如此令人困惑的损失值变化图像，很可能原因就在数据分批上。

本质思考：推导数学公式解释

我们先把模型抽象为数学上的函数$F$，其具体形式如下：
$$Loss=F(x,t,w)$$
其中，$x$为数据，$t$为标签，$w$为权重，$Loss$为损失值。
考虑到数据分批，对数据分成$m$批的情况，实际上存在$m$个子函数，如下：
$$\begin{array}{c}{L}_1=F_1(x_1,t_1,w)\\ L_2=F_2(x_2,t_2,w)\\ L_3=F_3(x_3,t_3,w)\\ ...\\ L_m=F_m(x_m,t_m,w)\end{array}$$
如果将$w_{(i,j)}$表示为第$i轮$第$j$批的权重值，那么很显然对第$i$轮的训练批次来说，存在如下关系：
$$\begin{array}{c}{w}_{i,0}=w_{i-1,m}\\ w_{i,1}=w_{i,0}+k\frac{\partial F_1}{\partial w}{|}_{w=w_{i,0}}\\ w_{i,2}=w_{i,1}+k\frac{\partial F_2}{\partial w}{|}_{w=w_{i,1}}\\ w_{i,3}=w_{i,2}+k\frac{\partial F_3}{\partial w}{|}_{w=w_{i,2}}\\ ...\\ w_{i,m}=w_{i,m-1}+k\frac{\partial F_m}{\partial w}{|}_{w=w_{i,m-1}}\end{array}$$
其中$k$为学习率的相反数，且一般情况下取值都较小(如取$k=-0.001$)。考虑到$k$取值较小，所以有如下近似公式：
$$\begin{array}{c}{w}_{i,0}=w_{i-1,m}\\ w_{i,1}=w_{i,0}+k\frac{\partial F_1}{\partial w}{|}_{w=w_{i,0}}\\ w_{i,2}\approx w_{i,1}+k\frac{\partial F_2}{\partial w}{|}_{w=w_{i,0}}\\ w_{i,3}\approx w_{i,2}+k\frac{\partial F_3}{\partial w}{|}_{w=w_{i,0}}\\ ...\\ w_{i,m}\approx w_{i,m-1}+k\frac{\partial F_m}{\partial w}{|}_{w=w_{i,0}}\end{array}$$
从而进一步得到如下具体的近似公式：
$$w_{i,j}\approx w_{i-1,j}+\sum _{t=1}^{m}k\frac{\partial F_t}{\partial w}{|}_{w=w_{i-1,j}}$$
为了直观得到结论，采用如下表示：
$$v_t=k\frac{\partial F_t}{\partial w}{|}_{w=w_{i-1,j}}$$
那么之前的表达式就可以简写为：
$$w_{i,j}\approx w_{i-1,j}+\sum _{t=1}^m{v}_t$$
对于$w_{i,j}$来说，$v_j$才是其让损失值下降最快的方向，其他的向量代表其他批的数据，往往得到的方向与该方向比较随机，最后得到的和可能趋于0或者其他损失值下降不太快的方向。

因此，要想让第$j$批的数据对应的损失值稳定下降，还得靠一轮一轮的循环才行，靠同一轮的其他批次是不太合理的（只有一部分情况才能如此）

合理外推：实验数据验证想法

如果看懂了前面的数学推导，那么很自然就能想到：对于批次$m$较大的情况下，损失函数图像会呈现整体趋势下降的条带，如下图：

其中训练参数改动如下：

x = (rn(2000, 10)).astype(np.float32)
t = x**2
epochs = 200

你说啥？数学推导没看懂？那也没关系，其实到最后只是为了说明一个事情：你把训练数据分成很多个批次去炼丹，对于具体的某个批次的损失值下降，主要是依赖该批次的下一轮迭代，而不是同一轮的其他批次。

如果你感觉条带形状的损失值碍眼，感觉损失值起起伏伏的，很多计算资源都浪费了，那么用一招就能“瞒天过海”：把损失值的评估计算改为一整轮的平均损失，比如有$m$批数据，那么统计损失值时使用这$m$个批次的损失值总平均值即可，效果绝对立竿见影：

其中训练参数改动如下：

x = (rn(2000, 10)).astype(np.float32)
t = x**2
epochs = 200
batch_size = 100
eval_interval = 20

这参数里面，一共有2000个数据，100个数据为1批，共20批数据，然后20批数据评估一次整体平均损失值，训练200轮。

这篇关于随机梯度下降SGD的理解和现象分析的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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