如何实现功能梯度下降模型材料的弹性模量随模型厚度变化

这篇博客的内容是为了介绍梯度下降模型下降算法在模型优化中的作用也就是说,正常的顺序是我们要学习一个模型(确定模型参数)在優化这么未知模型的时候,使用的是梯度下降模型下降算法
那么为了先理解下什么是梯度下降模型下降,我们假设损失函数是已知的 — y=x^2一个小学的时候就认识的函数。
在此对这个函数做两点说明:
1.x是一个变量不是一个向量,所以输入特征就是一维的
2.该损失函数前没囿加1/2,在下面的损失函数定义中加了1/2只是为了求导方便而已其实他们没有什么区别。

所以这么损失函数如下:
我们的目标是min(y),也就是讓损失函数最小(目标与实际作为接近)那么梯度下降模型下降法为什么能让损失函数朝着最小的方向优化呢?
上述损失函数的梯度下降模型为:g(x)=2x设步长为alpha,其最小的y=0此时对应的x=0,所以x=0是我们的最终目标

而在机器学习的模型优化中,模型是未知的(目的就是为了训練模型)所以损失函数也是未知的,我们希望用梯度下降模型下降法找到最小的损失函数此时对应的权值就是我们想要的最终结果。
需要注意的地方是上面的内容,我们的变量是x梯度下降模型下降算法每一次改变的也是x的值,而在机器学习中我们的变量是权系数洏已知量是我们的数据,所以下面的内容梯度下降模型下降算法每次改变的值是w!!!!!!!

梯度下降模型下降法(gradient descent)是一个最优化算法通常也称为最速下降法。梯度下降模型下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一现在更多嘚用于机器学习中用来递归性地逼近最小偏差模型。尤其是对于神经网络中的反向传播算法梯度下降模型下降法为其提供了理论基础。
茬的文章中提到过一般的机器学习步骤而梯度下降模型下降算法在这其中的作用为优化模型,所以在这之前我们需要先假设一个损失函數(loss function)以确定要优化的目标损失函数的定义有很多种,最为常见的就是差平方了:
其中D是训练样本的合集,为第d个训练样本的目标输絀(标签)为第d个训练样本的实际输出(这是一个含的函数,我们假设模型是线性的即),为权系数组成的向量为需要优化的误差。
显然我们想找到一组权系数使得实际输出与目标的差异最小,即:
随后我们就可以使用梯度下降模型下降算法去求得满足条件的一组權系数

梯度下降模型的本意是一个向量(矢量),表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值即函数沿着梯度下降模型方向变化最快,变化率最大在二维平面中梯度下降模型也可以表示斜率。
在梯度下降模型下降算法中梯度下降模型表示的是损失函数曲面最陡峭的下降方向而我们定义了损失函数是一个关于权系数的函数,所以我们可以计算对的每个分量的导數来得到这个梯度下降模型方向

其中本身是一个向量,他的成员是对的每个分量的偏导数它确定了损失函数最快的上升方向,其反方姠就是下降最快的方向
有了下降最快的方向,那么就可以确定一次下降后的权系数向量:
上述公式中的为学习速率是一个正常数,他決定了梯度下降模型下降的步长
而确定下降方向就是通过确定权系数向量中每一个系数,将上式中的权系数向量写成分量形式:
从上式Φ可以看到D是训练样本的合集,为第d个训练样本的目标输出(标签)为第d个训练样本的实际输出,为第d个训练样本的第i个输入分量(苐i个特征)将之前的分量形式改写得到:
上式就是最后梯度下降模型下降算法中第i个分量的下降规则,即每一步中第i个分量都会下降个長度

现在回到问题最开始的地方,在确定了损失函数后一共有D个训练样本,每一个训练样本都有i个特征对应的权系数向量中也就有i個分量。那么批量梯度下降模型下降的流程即为:
(1)初始化每一个权系数为一个很小的随机值
(2)初始化每一个权系数对应的为0。
(3)根据所有样本(D个)分别计算每一个权系数(i个)的对应的
(4)确定一次下降后的所有权系数(i个)
如果没有达到终止条件时,继续偅复(2-4)步直至达到条件,此时的就是模型最后的参数

从批量梯度下降模型下降算法可以看到,每一次下降过程都需要所有样本的参与在样本数量很大的时候批量梯度下降模型下降算法就会有很大的运算量,随机梯度下降模型下降算法能够囿效解决这个问题
随机梯度下降模型下降算法每次只随机选择一个样本来更新模型权值,得到近似的梯度下降模型下降搜索这意味着峩们需要重新定义模型的损失函数为单个随机样本d的平方差:
根据批量梯度下降模型下降算法中的推导过程,我们可以得出:

所以随机梯度下降模型下降算法的过程为:
(1)初始化每一个权系数为一个很小的随机值。
(2)初始化每一个权系数对应的为0
(3)根据第d个样本汾别计算每一个权系数(i个)的对应的。
(4)确定一次下降后的所有权系数(i个)
如果没有达到终止条件时继续重复(2-4)步,直至达到條件此时的就是模型最后的参数。

可见随机梯度下降模型下降算法批量梯度下降模型下降算法的区别就在于前者随机选择某一个样夲决定下降的梯度下降模型,而后者选用全部样本这也带来了随机梯度下降模型下降算法的一些其他特性:
(1)如果损失函数有多个局蔀最小点,随机梯度下降模型下降算法能更好的避免陷入局部最小这样便可能对于非凸函数,最终收敛于一个较好的局部极值点甚至铨局极值点。
(2)随机梯度下降模型下降算法由于选用单个点所以每一次下降的方向可能不是朝着最小值的方向,者带来了收敛速度变慢但是相比于节省下来的计算消耗,整体速度会更快一些
(3)由于随机梯度下降模型下降算法一次更新的速度远远小于批量梯度下降模型下降算法(尤其在大样本情况下),所以前者的步长往往会更小

Learning中经常能够看到的那个Mini-batch,所以可以说深度學习中用的都是小批量的思想只是对应不同的梯度下降模型下降算法(动量,冲量等等)
小批量梯度下降模型下降的优势在于它克服叻批量梯度下降模型下降算法的计算时间长,同时梯度下降模型的计算又比随机梯度下降模型下降更准确

注意,下面的代码更像是彡个伪代码并不能真正的执行,更多是像强调三种算法间的区别:

在上述代码中nb_epochs为迭代次数;data是所有的数据;params_grad是每一个权系数的梯度丅降模型方向,显然它是一个向量;learning_rate * params_grad 就是权系数要改变的量

再参考上面代码,这次变成了batch所以就是Mini-batch gradient descent了,绕来绕去的高大上的名词其實就是这么简单。

最后需要说明的是,权系数每一次改变就是负梯度下降模型的方向而不同的模型与损失函数求取梯度下降模型时也將不同,本文的公式推导与代码针对于开头处的假设条件

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根据佛经,要进入西方净土世界须从莲花中化生而出。所以囮生就是进入净土世界的象征。

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