深度学习入门之AdaGrad

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在神经网络的学习中，学习率（数学式中记为 η ）的值很重要。学习率过小，会导致学习花费过多时间；反过来，学习率过大，则会导致学习发散而不能正确进行。

在关于学习率的有效技巧中，有一种被称为学习率衰减（learning rate decay）的方法，即随着学习的进行，使学习率逐渐减小。即，一开始“多”学，然后逐渐“少”学。（学习的意思是朝着损失函数最低处进行优化）

AdaGrad 会为参数的每个元素适当地调整学习率，与此同时进行学习（AdaGrad 的 Ada 来自英文单词 Adaptive，即“适当的”的意思）。逐渐减小学习率的想法，相当于将“全体”参数的学习率值一起降低。

而 AdaGrad进一步发展了这个想法，针对“一个一个”的参数，赋予其“定制”的值。下面，让我们用数学式表示 AdaGrad 的更新方法。

和 SGD （随机梯度下降算法）一样，  表示要更新的权重参数， 表示损失函数关于   的梯度，η 表示学习率。这里新出现了变量   ，如式 (6.5) 所示，它保存了以前的所有梯度值的平方和（式（6.5）中的   表示对应矩阵元素的乘法）。然后，在更新参数时，通过乘以   ，就可以调整学习的尺度。这意味着，参数的元素中变动较大（被大幅更新）的元素的学习率将变小。也就是说，可以按参数的元素进行学习率衰减，使变动大的参数的学习率逐渐减小。

AdaGrad 会记录过去所有梯度的平方和。因此，学习越深入，更新的幅度就越小。实际上，如果无止境地学习，更新量就会变为 0，完全不再更新。

为了改善这个问题，可以使用 RMSProp 方法。RMSProp 方法并不是将过去所有的梯度一视同仁地相加，而是逐渐地遗忘过去的梯度，在做加法运算时将新梯度的信息更多地反映出来。这种操作从专业上讲，称为“指数移动平均”，呈指数函数式地减小过去的梯度的尺度。

现在来实现 AdaGrad。AdaGrad 的实现过程如下所示。 

class AdaGrad:
    def __init__(self, lr=0.01):
        self.lr = lr#学习率
        self.h = None
    def update(self, params, grads):
        if self.h is None:
        	self.h = {}
        	for key, val in params.items():
            		self.h[key] = np.zeros_like(val)
    	for key in params.keys():
        	self.h[key] += grads[key] * grads[key]
        	params[key] -= self.lr * grads[key] / (np.sqrt(self.h[key]) + 1e-7)

这里需要注意的是，最后一行加上了微小值 1e-7 。这是为了防止当 self.h[key] 中有 0 时，将 0 用作除数的情况。在很多深度学习的框架中，这个微小值也可以设定为参数，但这里我们用的是 1e-7 这个固定值。

现在，让我们试着使用 AdaGrad 解决式（6.2）的最优化问题，结果如图 6-6 所示。

图 6-6　基于 AdaGrad 的最优化的更新路径

由图 6-6 的结果可知，函数的取值高效地向着最小值移动。由于 y 轴方向上的梯度较大，因此刚开始变动较大，但是后面会根据这个较大的变动按比例进行调整，减小更新的步伐。因此，y 轴方向上的更新程度被减弱，“之”字形的变动程度有所衰减。