gg修改器改游戏数值_gg修改器如何修改游戏数据

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编辑丨极市平台

前言

首先，为什么需要优化器（Optimizer）这个东西呢，因为许多问题都是需要“优化”的（当然也包括未来35岁的你我 ）。人生中，你经历的很多事都可以有一个目标函数（诸如买到房子，找到对象，生个娃，再“鸡”个娃，再买个房子，再帮他找个对象…），那么有了目标，就需要进行求解，也就是优化。如果你的目标很简单，就像一个沙盘大小，那你可以一眼就看出沙盘的最低点（或者最高点）在哪，也就是最优解；但是，如果你的目标函数是一个撒哈拉沙漠，你想找到最优解（最低点）的话，那就没有那么容易了…

如何在复杂的目标函数中找到最优解，衍生出了一系列优化算法，本文则主要以优化器为着笔点展开。

关于优化器（Optimizer），TensorFlow与PyTorch框架中都进行了封装，为了对这些优化器进行更加深入的了解，本文以经典综述文献 An overview of gradient descent optimization algorithms 为线索，结合一些优秀的文章，对目前主流的优化算法进行汇总。

当然，仅从面试的角度，优化器也是面试官最爱考察的内容之一。

统一变量

当前使用的许多优化算法，是对梯度下降法的衍生和优化。

在微积分中，对多元函数的参数 θ 求偏导数，把求得的各个参数的导数以向量的形式写出来就是梯度。梯度就是函数变化最快的地方。梯度下降是迭代法的一种，在求解机器学习算法的模型参数 θ 时，即无约束问题时，梯度下降是最常采用的方法之一。

顾名思义，梯度下降法的计算过程就是沿梯度下降的方向求解极小值，也可以沿梯度上升方向求解最大值。

标准的梯度下降主要有两个缺点：

训练速度慢：每走一步都要计算调整下一步的方向，下山的速度变慢。在应用于大型数据集中，每输入一个样本都要更新一次参数，且每次迭代都要遍历所有的样本。会使得训练过程及其缓慢，需要花费很长时间才能得到收敛解。

容易陷入局部最优解：由于是在有限视距内寻找下山的方向。当陷入平坦的洼地，会误以为到达了山地的最低点，从而不会继续往下走。所谓的局部最优解就是鞍点。落入鞍点，梯度为0，使得模型参数不在继续更新。“鞍部” 如下图所示

因此，真正在使用时，主要是经过改进的以下三类方法，区别在于每次参数更新时计算的样本数据量不同：

• 批量梯度下降法(BGD, Batch Gradient Descent)
• 随机梯度下降法(SGD, Stochastic Gradient Descent)
• 小批量梯度下降法(Mini-batch Gradient Descent)

批量梯度下降法 (Batch Gradient Descent, BGD)

这里的“批量”其实指的就是整个训练集的数据，后面 MBGD 中的 mini-batch 才是真正意义上的 “一批”

动图封面

下图在一个存在鞍点的曲面，比较6中优化器的性能表现：

动图封面

下图图比较了6种优化器收敛到目标点（五角星）的运行过程

动图封面

总结 & tricks

目前，最流行并且使用很高的优化器（算法）包括SGD、具有动量的SGD、RMSprop、具有动量的RMSProp、AdaDelta和Adam。在实际应用中，选择哪种优化器应结合具体问题。在充分理解数据的基础上，依然需要根据数据特性、算法特性进行充分的调参实验，找到最优解。

• 首先，各大算法孰优孰劣并无定论。如果是刚入门，优先考虑SGD+NesteroV Momentum或者Adam.（Standford 231n : The two mended updates to use are either SGD+NesteroV Momentum or Adam）
• 选择你熟悉的算法：这样你可以更加熟练地利用你的经验进行调参。
• 充分了解你的数据：如果模型是非常稀疏的，那么优先考虑自适应学习率的算法。如果在意更快的收敛，并且需要训练较深较复杂的网络时，推荐使用自适应学习率的优化方法。
• 根据你的需求来选择：在模型设计实验过程中，要快速验证新模型的效果，可以先用Adam进行快速实验优化；在模型上线或者结果发布前，可以用精调的SGD进行模型的极致优化。
• 先用小数据集进行实验：有论文研究指出，随机梯度下降算法的收敛速度和数据集的大小的关系不大。因此可以先用一个具有代表性的小数据集进行实验，测试一下最好的优化算法，并通过参数搜索来寻找最优的训练参数。
• 考虑不同算法的组合：先用Adam进行快速下降，而后再换到SGD进行充分的调优。切换策略可以参考本文介绍的方法。
• 数据集一定要充分的打散（shuffle）：这样在使用自适应学习率算法的时候，可以避免某些特征集中出现，而导致的有时学习过度、有时学习不足，使得下降方向出现偏差的问题。
• 训练过程中持续监控：监控训练数据和验证数据上的目标函数值以及精度或者AUC等指标的变化情况。对训练数据的监控是要保证模型进行了充分的训练——下降方向正确，且学习率足够高；对验证数据的监控是为了避免出现过拟合。
• 制定一个合适的学习率衰减策略：可以使用定期衰减策略，比如每过多少个epoch就衰减一次；或者利用精度或者AUC等性能指标来监控，当测试集上的指标不变或者下跌时，就降低学习率。

参考文献：

1. An overview of gradient descent optimization algorithms
2. 收藏 | 各种 Optimizer 梯度下降优化算法回顾和总结
3. 优化方法总结以及Adam存在的问题(SGD, Momentum, AdaDelta, Adam, AdamW，LazyAdam)
4. 优化算法Optimizer比较和总结
5. Adam,AdamW,LAMB优化器原理与代码

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