高暉

摘 要：提出了一種快速全局優(yōu)化的隨機(jī)步長算法（RSSA）。采用Adam算法分幾步搜索局部最優(yōu)解。根據(jù)收斂情況調(diào)整Adam的步長。當(dāng)陷入局部最優(yōu)時(shí)，估計(jì)步長的均值和方差，并將步長調(diào)整到局部最優(yōu)范圍之外，如均值加12～36倍方差。初始步長設(shè)置為一個(gè)較小的值，隨著結(jié)果的收斂，步長逐漸減小。它保留了基于梯度的方法的優(yōu)點(diǎn)，如內(nèi)存少、數(shù)據(jù)運(yùn)算稀疏、速度快。算例結(jié)果表明，該方法適用于大數(shù)據(jù)集和高維參數(shù)空間的快速全局優(yōu)化問題。

關(guān)鍵詞： 優(yōu)化算法;隨機(jī)步長;全局優(yōu)化

一、介紹

超參數(shù)優(yōu)化算法在深度學(xué)習(xí)中具有重要意義。隨機(jī)梯度下降法（SGD）（Robbins&Monro，1951）廣泛應(yīng)用于科學(xué)和工程的許多領(lǐng)域。SGD利用梯度的一階矩來解決目標(biāo)函數(shù)的隨機(jī)噪聲問題，其效率和有效性在深度學(xué)習(xí)中得到了驗(yàn)證（Deng et al.，2013;Krizhevsky et al.，2012;Hinton&Salakhutdinov，2006;Hinton et al.，2012a;Graves et al.，2013）。Adam（Kingma&leiba，2015）是一種自適應(yīng)矩估計(jì)優(yōu)化算法，它在訓(xùn)練數(shù)據(jù)稀疏的情況下具有SGD的性能。Adam具有收斂速度快、內(nèi)存消耗少、梯度對(duì)角縮放不變性等優(yōu)點(diǎn)，適用于求解具有大規(guī)模數(shù)據(jù)和參數(shù)的優(yōu)化問題（Wilson等，2017;Liangchen Luo等，2019）。

本文提出了一種基于Adam的隨機(jī)步長調(diào)整方法，有效地解決了全局優(yōu)化問題。采用Adam算法分幾步搜索局部最優(yōu)解。根據(jù)收斂情況調(diào)整Adam的步長。當(dāng)陷入局部最優(yōu)時(shí)，估計(jì)步長的均值和方差，并將步長調(diào)整到局部最優(yōu)范圍之外，如均值加12～36倍方差。初始步長設(shè)置為一個(gè)較小的值，隨著結(jié)果的收斂，步長逐漸減小。

二、算法

實(shí)際目標(biāo)函數(shù)不僅具有隨機(jī)性，而且具有多重波動(dòng)性，使得基于梯度的方法容易陷入局部最優(yōu)。一種突破局部最優(yōu)陷阱的方法是調(diào)整步長。通過移動(dòng)平均計(jì)算，計(jì)算出陷入局部最優(yōu)的步長的平均值和均方差，然后將步長設(shè)置得足夠大，使其能夠跳出陷阱。例如，將步長設(shè)置為平均值加上12-36倍均方差的范圍，隨機(jī)值取該范圍。如果跳出局部陷阱，步長將取一個(gè)很小的值并逐漸減小。

在算法1中，f（αt） 是指使用Adam計(jì)算特定函數(shù)的響應(yīng)，輸入αt作為步長。對(duì)于不同的函數(shù)，應(yīng)根據(jù)收斂到局部最優(yōu)解的速度，在f（αt） 中設(shè)置不同的計(jì)算步驟。一般來說，步數(shù)不超過1000。

三、驗(yàn)證

為了實(shí)證評(píng)估所提出的方法，我們研究了不同的優(yōu)化方法，包括協(xié)方差矩陣自適應(yīng)進(jìn)化策略（CMA-ES;Hansen和Ostermeier，2001），ADAM。比較結(jié)果表明，RSSA算法能有效地解決全局優(yōu)化問題。

利用Rastrigin函數(shù)對(duì)該方法進(jìn)行了評(píng)價(jià)。所有結(jié)果均在內(nèi)存為8Gb的戴爾i7計(jì)算機(jī)上進(jìn)行了模擬。利用RSSA求解Rastrigin問題的最大參數(shù)維數(shù)可達(dá)1億。相比之下，CMA-ES的最大參數(shù)維數(shù)可以達(dá)到10000。

對(duì)于1000-D Rastrigin問題，種群規(guī)模設(shè)為101的CMA-ES在2100代時(shí)用1058秒得到適應(yīng)值-1464.57，如圖1所示，ADAM在幾個(gè)步驟中落入陷阱。RSSA得到了百萬D Rastrigin問題的適應(yīng)值為0.0的全局最優(yōu)解，如圖2和圖3所示。進(jìn)行了10次運(yùn)行，平均尋優(yōu)時(shí)間為300.4秒，最快的一次用了11次迭代，耗時(shí)34秒，最慢的一次用了380次迭代，耗時(shí)1289秒。

四、結(jié)論

提出了一種基于Adam的隨機(jī)步長調(diào)整優(yōu)化算法。我們的方法是針對(duì)大數(shù)據(jù)集和高維參數(shù)空間的全局優(yōu)化。該方法保留了Adam快速收斂到局部最優(yōu)解的優(yōu)點(diǎn)，具有快速找到全局最優(yōu)解的特點(diǎn)。該方法實(shí)現(xiàn)簡單，占用內(nèi)存少。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了全局最優(yōu)收斂速度的分析?？傊?，我們發(fā)現(xiàn)RRAS是健壯的，非常適合人工智能優(yōu)化。

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