优化器(Optimizer)
本文总结了深度学习中几种常用的优化器，包括它们的设计原理、优缺点等。下面详细解释。
首先，优化器在深度学习反向传播过程中，通过指引损失函数的各个参数朝正确的方向更新合适的大小，使得更新后的参数使损失函数值不断接近全局最小。
优化器的核心思想是梯度下降。想象站在山顶，目标是下到山脚，直观方法是寻找最快下山的路径。梯度下降即当前海拔高度为目标函数值，梯度的反方向为函数下降最快的方向。
优化器主要关注两点：参数更新的步长和方向。不同优化器在计算梯度和动量方面存在差异。
以下是几种常见的优化器：
1. 随机梯度下降法（SGD）
SGD每次仅使用一个训练样本来更新模型参数，训练速度快。其优点在于随机梯度下降的波动有助于优化过程跳出局部极小值，可能收敛于较好的局部极值或全局极值。缺点是容易在局部最优或鞍点处停滞，沿陡峭方向震荡而沿平缓维度进展缓慢。
2. SGD with Momentum
SGDM在SGD基础上引入动量概念，增加参数更新的连续性，减少震荡。通过累积梯度方向，使参数更新更加平滑，但可能在局部最优的深沟中反复震荡。
3. SGD with Nesterov Acceleration
NAG改进了SGD的局限性，通过预测下一个梯度方向进行参数更新，有助于跳出局部最优，但收敛速度较慢。
4. AdaGrad
AdaGrad使用二阶动量关注学习率，适用于稀疏数据场景。其优点在于自适应学习率，但学习率可能会单调递减至零，导致训练过程提前结束。
5. AdaDelta / RMSProp
AdaDelta/RMSProp通过考虑过去一段时间内的下降梯度，避免了AdaGrad中学习率单调递减的问题。
6. Adam
Adam综合一阶动量和二阶动量，有效控制学习率步长和梯度方向，适用于多种场景。其优点在于结合了动量和自适应学习率，但可能不收敛，且可能错过全局最优解。
7. Nadam
Nadam结合了Nesterov Acceleration和Adam，进一步优化了学习过程。
优化算法的选择与使用策略主要包括：优先考虑易于调参的算法；充分了解数据特性；根据需求选择算法；先用小数据集实验；考虑算法组合；监控目标函数值和指标变化；制定合适的学习率衰减策略。
总结，优化器的设计主要围绕步长和梯度方向进行改进，以适应不同深度学习场景的需求。选择优化器时应考虑数据特性、模型需求和算法特性。
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