定理已证明
梯度下降的收敛速度
命题陈述
设 L 为凸函数且 L-光滑(其梯度满足利普希茨常数为 L:∥∇L(x)−∇L(y)∥≤L∥x−y∥),且 θ⋆ 使 L 取最小值。步长 η=1/L 的梯度下降在 K 步后满足 L(θK)−L(θ⋆)≤2KL∥θ0−θ⋆∥2。
为什么成立?
光滑性保证每次梯度步骤使 L 下降的量与梯度大小的平方成正比,因此 L(θk) 永不增加。凸性使我们能将每步的下降量与仍剩余的差距 L(θk)−L(θ⋆) 相比较。把 K 步中保证的下降量累加起来——一个望远镜求和——表明总下降量是有界的,而由于不增数列中的最佳点至少和平均值一样好,最终的差距必须以 1/K 的速度缩小。
证明思路
由 L-光滑性,对任意 x,y:L(y)≤L(x)+∇L(x)⊤(y−x)+2L∥y−x∥2。取 y=θk+1=θk−L1∇L(θk)、x=θk,得到下降引理:L(θk+1)≤L(θk)−2L1∥∇L(θk)∥2。
由 L 的凸性:L(θk)≤L(θ⋆)+∇L(θk)⊤(θk−θ⋆)。将其加到下降引理上:L(θk+1)−L(θ⋆)≤∇L(θk)⊤(θk−θ⋆)−2L1∥∇L(θk)∥2。
对右边配方:∇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),因为 θk+1−θ⋆=θk−θ⋆−L1∇L(θk)。
于是 L(θk+1)−L(θ⋆)≤2L(∥θk−θ⋆∥2−∥θk+1−θ⋆∥2)。对 k=0,…,K−1 求和,右边望远镜式相消为 2L(∥θ0−θ⋆∥2−∥θK−θ⋆∥2)≤2L∥θ0−θ⋆∥2。
下降引理还表明 L(θk) 是非增的,因此 L(θK) 不超过 L(θ1),…,L(θK) 的平均值:L(θK)−L(θ⋆)≤K1∑k=1K(L(θk)−L(θ⋆))≤2KL∥θ0−θ⋆∥2,这正是所要证明的界。
参考文献
- Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville (2016). Deep Learning
- Christopher M. Bishop (2006). Pattern Recognition and Machine Learning
- Chiyuan Zhang, Samy Bengio, Moritz Hardt, Benjamin Recht, Oriol Vinyals (2017). Understanding deep learning requires rethinking generalization · arXiv:1611.03530
- Arthur Jacot, Franck Gabriel, Clément Hongler (2018). Neural Tangent Kernel: Convergence and Generalization in Neural Networks · arXiv:1806.07572
- Mikhail Belkin, Daniel Hsu, Siyuan Ma, Soumik Mandal (2019). Reconciling modern machine learning practice and the classical bias-variance trade-off · arXiv:1812.11118