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1、梯度下降法

给定一个目标函数f（x）和初始点x₀

△x_t = -▽f(x_t)

x_t+1 = x + η△x_t

停止条件：当 |△x_t| < ε时停止

三大问题：局部最小值、鞍点、停滞区。

1.1 局部最小值（极值）

1.2 停滞区

函数有一段很平的区域，这时梯度很小，权值就更新的特别慢。

1.3 鞍点

鞍点处梯度为0，但不是局部最大值也不是局部最小值。

鞍点坐在的位置在一个方向上式最大值，在另一个方向上是最小值。

二、带冲量的梯度下降法

给定一个目标函数f（x）和初始点x₀，初始动量v₀

△x_t = -▽f(x_t)

v_t+1 = γv_t + η△x_t

x_t+1 = x_t + v_t+1

停止标准：冲量小于一个值，或梯度小于一个值，或给定一个迭代次数

在梯度下降法的基础上，加上一个冲量的项，每次迭代乘一个衰减系数。

三、NAG（Nesterov accelerated gradient descent）

改进带冲量的梯度下降法。

给定一个目标函数f（x）和初始点x₀，初始动量v₀

△x_t = - ▽f( x_t +  γv_t )

v_t+1 = γv_t + η△x_t

x_t+1 = x_t + v_t+1

可以发现，求梯度的位置不在是当前位置的梯度，而是沿着当前冲量乘衰减系数前进一步之后所在的位置。

例如骑自行车下坡，原来是根据当前的坡度决定车怎么走，而现在是根据前方的坡度来决定车往哪儿拐。

四、牛顿法

1、牛顿-拉普森算法（NR newton-Raphson）

用来寻找实值方程的近似解。

给定方程f（x）= 0，初始点x₀

△x = - f(x_t) / f‘(x_t)

x_t+1 = x_t + △x

停止：如果|f(x)| < ε

2、牛顿法求极值

给定f（x）和初始点x0

x_t+1 = x_t - f‘(x_t)/f‘‘(x_t)

停止：| f‘(x_t) | < ε

若f(x+△x)是极小值点，将其泰勒展开到二阶：

函数对称轴出就是极值，则：

牛顿法每次迭代，在所在的位置对要求解的函数做一次二次近似，然后直接用这个近似的最小值作为下一次迭代的位置。在高维下计算量有点大。

五、学习率衰减

前期使用叫大的学习率，后期使用较小的学习率。

lr = lr_base x γ^{| step/stepsize |}

基础学习率；

γ是小于1 的衰减系数；

step：当前迭代步数

stepsize：总共迭代次数

优化算法总结

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原文地址：https://www.cnblogs.com/pacino12134/p/11318068.html