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名词解释
| 名词 | 定义 |
|---|---|
| original-loss | 整个训练集上的loss |
| minibatch-loss | 在一个mini batch上的loss |
| BGD | 最原始的梯度下降算法，为了计算original-loss上的梯度，需要使用训练集全部数据 |
| SGD | （近似）计算original-loss梯度时，只使用一个mini batch，相当于用minibatch-loss上的梯度去近似original-loss梯度 |
| 奇点（只是为了方便说明而起的名字） | local minimal和saddle point |
SGD vs BGD
下面将通过BGD与SGD的对比，来对SGD进行深入理解。
效率方面
深度学习使用的训练集一般都比较大（几十万～几十亿）。而BGD算法，每走一步（更新模型参数），为了计算original-loss上的梯度，就需要遍历整个数据集，这显然是不现实的。而SGD算法，每次随机选择一个mini-batch去计算梯度，在minibatch-loss上的梯度显然是original-loss上的梯度的无偏估计，因此利用minibatch-loss上的梯度可以近似original-loss上的梯度，并且每走一步只需要遍历一个minibatch（一～几百）的数据。
优化方面
SGD优势
（a）BGD容易陷入original-loss的奇点，而SGD不容易陷入；
（b）SGD也不会陷入minibatch-loss的奇点。
解释：
（a）original-loss存在很多奇点，而BGD每次下降的方向就是original-loss的负梯度，因此BGD很容易陷入某个奇点，而无法达到global minimal（或者比较好的local minimal）。SGD一定程度上可以避免这个情况，这可以从2个角度来理解。
从引入randomness的角度来看，SGD中计算的梯度是对original-loss梯度的近似，相当于在original-loss梯度的基础上加了randomness，因此即使当前走到了original-loss的奇点，SGD计算的梯度因为引入了randomness，所以也不接近0，比较容易跳出奇点。
另一个角度，SGD计算的不是original-loss的梯度，而是minibatch-loss的梯度。显然original-loss和minibatch-loss的形状不同，奇点分布也不同，如果当前这个点在original-loss上是奇点，但这个点在minibatch-loss中并不是奇点，此时使用minibatch-loss的负梯度作为下降方向，自然就不会陷入这个点了。
（b）主要是因为每次迭代，都会使用不同的mini batch，而不同的minibatch-loss的形状不同。就算此时陷入了当前minibatch-loss的奇点，那么下一次迭代，这个点也不一定就是下一个minibatch-loss的奇点，如果不是的话，自然就跳出来了。
SGD劣势
SGD走的路径比较曲折（震荡），尤其是batch比较小的情况下。
解释：
为了方便说明，假设loss函数是凸函数（没有奇点，local minimal就是global minimal）。即使loss函数不是凸函数也是相同的道理。 需要记住，不管使用什么优化方法，待优化的目标都是original-loss，分析问题都要从这一点出发。
BGD每次走的方向是original-loss的负梯度方向，是original-loss在当前点上的最速下降方向。而SGD每次走的方向是minibatch-loss的负梯度方向（或者理解成original-loss的负梯度+randomness），显然这个方向和original-loss的负梯度方向不同，也就不是original-loss在当前位置的最快下降方向（如果这个mini batch的大部分数据点的target是错误的，甚至有可能是original-loss在当前位置的上升方向），所以使用SGD算法从当前点走到global minimal的路径会很曲折（震荡）。
为了减少震荡，一个方法是增大batch size，原因是minibatch-loss的梯度是对original-loss梯度的无偏估计（bias为0），并且variance随着batch size的变大而减小。当batch size足够大（比如接近训练集），此时SGD就退化成了BGD，就会带来上面说的那些问题。因此batch size需要选择合适大小，一般是几十到几百。
减少震荡的方法还包括动量、Rmsprop等，详情参考另一篇博客《Momentum Rmsprop Adam》。
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