在局部误差边界条件下的随机子梯度方法的加速

今天我们主要针对Stochastic Subgradient Methods来进行详细讲解，如果有兴趣的读者，进认真和我们一起阅读下去，记得拿好纸和笔~

首先，简单通过机器学习的例子来引入今天的话题。

上表是某地区的房屋售价数据。

线性模型如下：

y=f（w）=xw

其中，y表示价格，x表示大小。

可以拟合出一条上图的数据，但是到底哪个函数最好呢？

其实这是机器学习的入门知识，会的人应该在脑海中立马有了自己的函数构架了。

通过最小二乘回归：

square loss具有平滑性。

如果是最小绝对偏差：

absolute loss 不具有平滑性。

还有，用高维模型的话，如下：

最后一项是正则项。

• 绝对损失对离群值问题更有鲁棒性；

• L1-Norm正则项，大家应该都知道，可以用于特征选择。

则机器学习的问题就如下所示：

对于分类、回归和正则项来说，有如下方式：

• 分类：铰链损失

• 回归：平方损失和绝对损失

平方损失：

绝对损失：

• 正则项：L1-Norm和L2-Norm

L1-Norm：

L2-Norm：

凸优化问题

其中，Rd→R是凸的，最优值为：

最优解为。

最终目的就是找到最优解：

其中：

复杂性量度

• 大多数优化算法都是通过迭代计算得到的：

• 迭代复杂度：迭代次数T（ε）为：

其中0<ε≤1。

• 时间复杂度：T（ε）*C(n,d)，C(n,d)就是每次迭代的成本。

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现在开始我们正式进入主题：

梯度下降（GD）

定理主要来自于：Yurii Nesterov. Introductory lectures on convex optimization : a basic course. Applied optimization. Kluwer Academic Publ., 2004. ISBN 1-4020-7553-7.

问题依然是：

（平滑）

迭代：

GD：

步长：η=1/L，且η>0。

加速梯度下降法

其中，为动量参数。

定理参考于：Arkadi Nemirovski, Anatoli Juditsky, Guanghui Lan, and Alexander Shapiro. Robust stochastic approximation approach to stochastic programming. SIAM Journal on Optimization, 19:1574–1609, 2009

次子度下降（SG）

其为非平滑的。

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时间复杂度

其中，在计算梯度的时候很费时。

如果对于大数据的时候，d和n都特别大，要计算梯度，需要通过所有数据点，每个迭代步骤，都需要这样计算。

所以出现了随机梯度下降算法（SGD）：

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随机子梯度下降（SSG）

迭代：

时间复杂度：

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怎么加速呢？

Y. Xu, Q. Lin, and T. Yang. Stochastic convex optimization: Faster local growth implies faster global convergence. In ICML, pages 3821-3830, 2017

局部误差边界约束条件下的快速全局收敛性，用于机器系学习。

局部误差边界条件(LEB)

定义：有一个常数c>0，还有一个局部增长率θ∈（0,1]，则：

则F(W)满足局部误差边界条件。

从下图中可以清楚看出加速的效果：

主要的步骤如下：

其中：

然后再来看看时间复杂度：

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实验

• 鲁棒回归：

• 稀疏分类：

• 最小二乘+L1-Norm：

• 平方铰链损失：

• Hurbe损失：

实验结果：

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