Cho L lồi và L-trơn (gradient của nó Lipschitz với hằng số L: ∥∇L(x)−∇L(y)∥≤L∥x−y∥), và θ⋆ cực tiểu hóa L. Gradient descent với bước η=1/L thỏa mãn L(θK)−L(θ⋆)≤2KL∥θ0−θ⋆∥2 sau K bước.
Vì sao đúng?
Tính trơn đảm bảo mỗi bước gradient làm L giảm một lượng tỉ lệ với bình phương độ lớn gradient, nên L(θk) không bao giờ tăng. Tính lồi cho phép ta so sánh mức giảm mỗi bước đó với khoảng cách còn lại L(θk)−L(θ⋆). Cộng dồn các mức giảm được đảm bảo qua K bước — một tổng kính viễn vọng — cho thấy tổng mức giảm bị chặn, và vì điểm tốt nhất trong một dãy không tăng ít nhất cũng tốt bằng trung bình, khoảng cách cuối cùng phải thu hẹp theo tốc độ 1/K.
Phác thảo chứng minh
Do tính L-trơn, với mọi x,y: L(y)≤L(x)+∇L(x)⊤(y−x)+2L∥y−x∥2. Đặt y=θk+1=θk−L1∇L(θk) và x=θk ta được bổ đề giảm dần: L(θk+1)≤L(θk)−2L1∥∇L(θk)∥2.
Do tính lồi của L: L(θk)≤L(θ⋆)+∇L(θk)⊤(θk−θ⋆). Cộng vào bổ đề giảm dần: L(θk+1)−L(θ⋆)≤∇L(θk)⊤(θk−θ⋆)−2L1∥∇L(θk)∥2.
Hoàn thiện bình phương ở vế phải: ∇L(θk)⊤(θk−θ⋆)−2L1∥∇L(θk)∥2=2L(∥θk−θ⋆∥2−θk−θ⋆−L1∇L(θk)2)=2L(∥θk−θ⋆∥2−∥θk+1−θ⋆∥2), vì θk+1−θ⋆=θk−θ⋆−L1∇L(θk).
Vậy L(θk+1)−L(θ⋆)≤2L(∥θk−θ⋆∥2−∥θk+1−θ⋆∥2). Cộng dồn bất đẳng thức này với k=0,…,K−1, vế phải rút gọn kính viễn vọng thành 2L(∥θ0−θ⋆∥2−∥θK−θ⋆∥2)≤2L∥θ0−θ⋆∥2.
Bổ đề giảm dần cũng cho thấy L(θk) không tăng, nên L(θK) nhỏ hơn hoặc bằng trung bình của L(θ1),…,L(θK): L(θK)−L(θ⋆)≤K1∑k=1K(L(θk)−L(θ⋆))≤2KL∥θ0−θ⋆∥2, đúng bằng chặn cần chứng minh.