Tensorflow框架基础之优化(一)

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我是靠谱客的博主坚定帆布鞋，最近开发中收集的这篇文章主要介绍Tensorflow框架基础之优化(一)，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

反向传播算法和梯度下降算法

梯度下降算法主要用于优化单个参数的取值，反向传播算法则以一种高效的方式在所有的参数上使用梯度下降算法

若用 $theta$ 表示神经网络的参数， $J(theta)$ 表示整个网络的损失函数，那优化过程就是找到一个参数 $theta$ 使得 $J(theta)$ 最小。梯度下降法以迭代的方式沿着梯度的反方向(也即是让参数朝着总损失更小的方向)更新参数 $theta$

θ n + 1 = θ n - α \partial J ( θ n ) \partial θ n

$theta_{n+1}=theta_n-alphafrac{partial J(theta_n)}{partial theta_n}$ 其中

α $alpha$ 为学习率，定义了每次参数更新的幅度(通俗讲，也就是参数每次移动的幅度)

梯度下降法的问题
- 不能保证被优化函数达到全局最优解，可能在达到局部最优时就停止更新

a. 参数的初始化有很大影响；b. 损失函数尽可能为凸函数

计算時間太长

为加速训练，可采用随机梯度下降法：该算法优化的不是在全部训练数据上的损失函数，而是在每一轮迭代中，随机优化某一条训练数据上的损失函数，由此加快了每次迭代的更新速度。但又得必有失，随机梯度下降法所得到的最小损失代表不了全部数据的最小损失，甚至有可能达不到局部最优
结合梯度下降和随机梯度下降的优缺点，折中的方式是：每次计算一小部分训练数据的损失函数。这一小部分数据也就是我们常看到的batch，batch的利用使得在每次迭代中优化的参数不至于太少；又能够减少达到收敛的迭代次数，使收敛结果更接近梯度下降的效果

网络训练的一般过程

# 给一个合适大小的batch
batch_size = n

# 每次读取batch_size个数据作为当前迭代的训练数据来执行 BP算法
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(batch_size, 2), name='x_input')
y = tf.placeholder(tf.float32, shape=(batch_size, 1), name='y_input')

# 网络结构及优化算法
loss = ...
train_step = tf.train.AdamOptimizer(lr).minimize(loss)

# 训练网络
init_op = ...
with tf.Sesion as sess:
    # 变量初始化
    sess.run(init_op)
    ...

    # 迭代参数，更新
    for i in range(STEPS):
        # 每次准备batch_size个训练数据
        current_x, current_y = ...

        # 喂入数据开始训练
        sess.run(train_step, feed_dict={x:current_x, y:current_y})

tensorflow中常用的优化器，官方文档，博客讲解，莫烦视频讲解

GradientDescentOptimizer
MomentumOptimizer
AdamOptimizer
AdagradOptimizer
AdagradDAOptimizer
FtrlOptimizer
RMSPropOptimizer

学习率的设置

学习率控制参数更新的速度，也即是参数每次更新的幅度。learn_rate过大，会导致参数在最优值附近来回移动；learn_rate过小会影响优化的速度；

在tensorflow中提供了一个折中的设置方法-指数衰减法，通过tf.train.exponential_decay函数实现：在开始的时候有较大的学习率以加快优化的速度，在逐步迭代过程中衰减学习率，以保持训练的稳定

函数的使用

# 函数调用
tf.train.exponential_decay(learning_rate, global_step, decay_steps, decay_rate, staircase=False, name=None)

# exponential_decay()函数返回值decayed_learning_rate
decayed_learning_rate = learning_rate *
                        decay_rate ^ (global_step / decay_steps)
'''
decayed_learning_rate:每轮优化时使用的学习率
learning_rate:预设定的初始学习率
decay_rate：衰减系数
decay_steps:率减速度，通常代表完整的使用一遍训练数据所用需要的迭代次数，也就是总训练样本数/每个batch里的训练样本数
staircase：default is False，学习率的曲线是平滑的；当staircase is True，global_step/decay_steps会取整，学习率的曲线是阶梯型的
'''

举例：

TRAINING_STEPS = 100
global_step = tf.Variable(0)
# 生成学习率
LEARNING_RATE = tf.train.exponential_decay(0.1, global_step, 1, 0.96, staircase=True)

x = tf.Variable(tf.constant(5, dtype=tf.float32), name="x")
y = tf.square(x)
train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(LEARNING_RATE).minimize(y, global_step=global_step)

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for i in range(TRAINING_STEPS):
        sess.run(train_op)
        if i % 10 == 0:
            LEARNING_RATE_value = sess.run(LEARNING_RATE)
            x_value = sess.run(x)
            print "After %s iteration(s): x%s is %f, learning rate is %f."% (i+1, i+1, x_value, LEARNING_RATE_value)