为什么在优化算法中使用指数加权平均

本文知识点：

指数加权平均(exponentially weighted averges)，也叫指数加权移动平均，是一种常用的序列数据处理方式。

它的计算公式如下：

其中，

例如：

我们有这样一组气温数据，图中横轴为一年中的第几天，纵轴为气温：

直接看上面的数据图会发现噪音很多，

这时，我们可以用指数加权平均来提取这组数据的趋势，

按照前面的公式计算：

这里先设置 β = 0.9，首先初始化 $V_0 ＝ 0$ ，然后计算出每个 $V_t$ ：

将计算后得到的 $V_t$ 表示出来，就得到红色线的数值：

可以看出，红色的数据比蓝色的原数据更加平滑，少了很多噪音，并且刻画了原数据的趋势。

指数加权平均，作为原数据的估计值，不仅可以 1. 抚平短期波动，起到了平滑的作用，2. 还能够将长线趋势或周期趋势显现出来。

所以应用比较广泛，在处理统计数据时，在股价等时间序列数据中，CTR 预估中，美团外卖的收入监控报警系统中的 hot-winter 异常点平滑，深度学习的优化算法中都有应用。

上面提到了一些指数加权平均的应用，这里我们着重看一下在优化算法中的作用。

以 Momentum 梯度下降法为例，

Momentum 梯度下降法，就是计算了梯度的指数加权平均数，并以此来更新权重，它的运行速度几乎总是快于标准的梯度下降算法。

这是为什么呢？

让我们来看一下这个图，

例如这就是我们要优化的成本函数的形状，图中红点就代表我们要达到的最小值的位置，
假设我们从左下角这里出发开始用梯度下降法，那么蓝色曲线就是一步一步迭代，一步一步向最小值靠近的轨迹。

可以看出这种上下波动，减慢了梯度下降法的速度，而且无法使用更大的学习率，因为如果用较大的学习率，可能会偏离函数的范围。

如果有一种方法，可以使得在纵轴上，学习得慢一点，减少这些摆动，但是在横轴上，学习得快一些，快速地从左向右移移向红点最小值，那么训练的速度就可以加快很多。

这个方法就是动量 Momentum 梯度下降法，它在每次计算梯度的迭代中，对 dw 和 db 使用了指数加权平均法的思想，

这样我们就可以得到如图红色线的轨迹：

可以看到：
纵轴方向，平均过程中正负摆动相互抵消，平均值接近于零，摆动变小，学习放慢。
横轴方向，因为所有的微分都指向横轴方向，因此平均值仍然较大，向最小值运动更快了。
在抵达最小值的路上减少了摆动，加快了训练速度。

根据前面的计算式子：

将 $V_{100}$ 展开得到：

这里可以看出， $V_t$ 是对每天温度的加权平均，之所以称之为指数加权，是因为加权系数是随着时间以指数形式递减的，时间越靠近，权重越大，越靠前，权重越小。

再来看下面三种情况：

当 β = 0.9 时，指数加权平均最后的结果如图红色线所示，代表的是最近 10 天的平均温度值；
当 β = 0.98 时，指结果如图绿色线所示，代表的是最近 50 天的平均温度值；
当 β = 0.5 时，结果如下图黄色线所示，代表的是最近 2 天的平均温度值；

β 越小，噪音越多，虽然能够很快的适应温度的变化，但是更容易出现奇异值。

β 越大，得到的曲线越平坦，因为多平均了几天的温度，这个曲线的波动更小。
但有个缺点是，因为只有 0.02 的权重给了当天的值，而之前的数值权重占了 0.98 ，
曲线进一步右移，在温度变化时就会适应地更缓慢一些，会出现一定延迟。

通过上面的内容可知，β 也是一个很重要的超参数，不同的值有不同的效果，需要调节来达到最佳效果，一般 0.9 的效果就很好。

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最后编辑于：2018.08.05 08:16:25