【调参实战】那些优化方法的性能究竟如何，各自的参数应该如何选择？
大家好，欢迎来到专栏《调参实战》，虽然当前自动化调参研究越来越火，但那其实只是换了一些参数来调，对参数的理解和调试在机器学习相关任务中是最基本的素质，在这个专栏中我们会带领大家一步一步理解和学习调参。
本次主要讲述图像分类项目中的优化方法的调参实践，这次与上一期学习率调参的内容是一脉相承的。
作者&编辑 | 言有三
本文资源与结果展示
本文篇幅：3100字
背景要求：会使用Python和任一深度学习开源框架
附带资料：Caffe代码和数据集一份
同步平台：有三AI知识星球(一周内)
1 项目背景与准备工作
上一期我们基于图像分类任务，对学习率的几种常见的方式进行了调参学习，这一期我们来实验不同的优化方法的原理差异以及它们的性能比较。
本次项目开发需要以下环境：
(1) Linux系统，推荐ubuntu16.04或者ubuntu18.04。使用windows系统也可以完成，但是使用Linux效率更高。
(2) 最好拥有一块显存不低于6G的GPU显卡，如果没有使用CPU进行训练速度较慢。
(3) 安装好的Caffe开源框架。
本次的数据集和基准模型与上一期内容相同，大家如果不熟悉就去查看上一期的内容，链接如下：
2 优化方法原理与实践
下面我们对各类优化算法的基本原理进行讲解，并进行实践。由于本文目标不是为了从零开始讲清楚优化算法，所以有些细节会略过。
2.1 标准梯度下降算法
梯度下降算法，即通过梯度的反方向来进行优化，批量梯度下降（Batch gradient descent）用公式表述如下：
写成伪代码如下：
for i in range(nb_epochs):
params_grad = evaluate_gradient(loss_function, data, params)
params = params - learning_rate * params_grad
上面的梯度下降算法公式用到了数据集所有的数据，这在解决实际问题时通常是不可能，比如ImageNet1000有100G以上的图像，内存装不下，速度也很慢。
我们需要在线能够实时计算，比如一次取一个样本，于是就有了随机梯度下降（Stochastic gradient descent），简称SGD，公式如下：
写成伪代码如下：
for i in range(nb_epochs):
np.random.shuffle(data)
for example in data:
params_grad = evaluate_gradient(loss_function example , params)
params = params - learning_rate * params_grad
SGD方法缺点很明显，梯度震荡，所以就有了后来大家常用的小批量梯度下降算法（Mini-batch gradient descent），公式如下：
伪代码如下：
for i in range(nb_epochs):
np.random.shuffle(data)
for batch in get_batches(data, batch_size=50):
params_grad = evaluate_gradient(loss_function, batch, params)
params = params - learning_rate * params_grad
平时当我们说SGD算法，实际上指的就是mini-batch gradient descent算法。
SGD算法的主要问题是学习率大小和策略需要手动选择，优化迭代比较慢，因此有很多方法对其进行改进。
2.2 动量法(momentum)
梯度下降算法是按照梯度的反方向进行参数更新，但是刚开始的时候梯度不稳定，方向改变是很正常的，梯度有时候一下正一下反，导致做了很多无用的迭代。而动量法做的很简单，相信之前的梯度。如果梯度方向不变，就越发更新的快，反之减弱当前梯度。
公式表达如下：
与SGD的对比如下：
动量法至今仍然是我觉得最为有用的学习率改进算法。那它和SGD的对比究竟如何呢？下面我们来实验不同的参数，需要在solver.prototxt中修改配置，完整的solver如下，需要修改的地方为标粗橙色部分，后面的实验同理。
net: "allconv6.prototxt"
test_interval:100
test_iter:15
base_lr: 0.01
lr_policy: "step"
stepsize: 10000
gamma: 0.1
momentum: 0.9 ##动量项配置
weight_decay: 0.005
display: 100
max_iter: 100000
snapshot: 10000
snapshot_prefix: "models/allconv6_"
solver_mode: GPU
下图是实验结果对比：
我们可以发现，m=0.9时确实取得了最好的效果，m=0时效果最差，对于大部分的任务，我们在配置这个参数时也不需要修改，就采用m=0.9。