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本文转自知乎

要有目标。你需要有目标。短的也好,长的也好。认真定下的也好,别人那里捡的也好。就跟随机梯度下降需要有个目标函数一样。

目标要大。不管是人生目标还是目标函数,你最好不要知道最后可以走到哪里。如果你知道,那么你的目标就太简单了,可能是个凸函数。你可以在一开始的时候给自己一些小目标,例如期末考个80分,训练一个线性模型。但接下来得有更大的目标,财富自由也好,100亿参数的变形金刚也好,得足够一颗赛艇。

坚持走。不管你的目标多复杂,随机梯度下降都是最简单的。每一次你找一个大概还行的方向(梯度),然后迈一步(下降)。两个核心要素是方向和步子的长短。但最重要的是你得一直走下去,能多走几步就多走几步。

痛苦的卷。每一步里你都在试图改变你自己或者你的模型参数。改变带来痛苦。但没有改变就没有进步。你过得很痛苦不代表在朝着目标走,因为你可能走反了。但过得很舒服那一定在原地踏步。需要时刻跟自己作对。

可以躺平。你用你内心的激情来迈步子。步子太小走不动,步子太长容易过早消耗掉了激情。周期性的调大调小步长效果挺好。所以你可以时不时休息休息。

四处看看。每一步走的方向是你对世界的认识。如果你探索的世界不怎么变化,那么要么你的目标太简单,要么你困在你的舒适区了。随机梯度下降的第一个词是随机,就是你需要四处走走,看过很多地方,做些错误的决定,这样你可以在前期迈过一些不是很好的舒适区。

快也是慢。你没有必要特意去追求找到最好的方向和最合适的步子。你身边当然会有幸运之子,他们每一步都在别人前面。但经验告诉我们,随机梯度下降前期进度太快,后期可能乏力。就是说你过早的找到一个舒适区,忘了世界有多大。所以你不要急,前面徘徊一段时间不是坏事。成名无需太早。

赢在起点。起点当然重要。如果你在终点附近起步,可以少走很多路。而且终点附近的路都比较平,走着舒服。当你发现别人不如你的时候,看看自己站在哪里。可能你就是运气很好,赢在了起跑线。如果你跟别人在同一起跑线,不见得你能做更好。

很远也能到达。如果你是在随机起点,那么做好准备前面的路会非常不平坦。越远离终点,越人迹罕见。四处都是悬崖。但随机梯度下降告诉我们,不管起点在哪里,最后得到的解都差不多。当然这个前提是你得一直按照梯度的方向走下去。如果中间梯度炸掉了,那么你随机一个起点,调整步子节奏,重新来。

独一无二。也许大家有着差不多的目标,在差不多的时间毕业买房结婚生娃。但每一步里,每个人内心中看到的世界都不一样,导致走的路不一样。你如果跑多次随机梯度下降,在各个时间点的目标函数值可能都差不多,但每次的参数千差万别。不会有人关心你每次训练出来的模型里面参数具体是什么值,除了你自己。

简单最好 。当然有比随机梯度下降更复杂的算法。他们想每一步看想更远更准,想步子迈最大。但如果你的目标很复杂,简单的随机梯度下降反而效果最好。深度学习里大家都用它。关注当前,每次抬头瞄一眼世界,快速做个决定,然后迈一小步。小步快跑。只要你有目标,不要停,就能到达。

作者 aiforum

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