引言
本节将介绍梯度下降法在凸函数上的收敛性。
回顾：
收敛速度：次线性收敛
关于次线性收敛，分为两种判别类型：
R
\mathcal R
R-次线性收敛与
Q
\mathcal Q
Q-次线性收敛。而次线性收敛的特点是：随着迭代次数的增加，相邻迭代步骤产生的目标函数结果
f
(
x
k
)
,
f
(
x
k
+
1
)
f(x_k),f(x_{k+1})
f(xk),f(xk+1)，其差异性几乎完全相同：
lim
k
⇒
∞
∣
∣
x
k
+
1
−
x
∗
∣
∣
∣
∣
x
k
−
x
∗
∣
∣
=
1
\mathop{\lim}\limits_{k \Rightarrow \infty}\frac{||x_{k+1} - x^*||}{||x_k - x^*||} = 1
k⇒∞lim∣∣xk−x∗∣∣∣∣xk+1−x∗∣∣=1
例如：如果数值解
x
k
x_k
xk的目标函数结果
f
(
x
k
)
f(x_k)
f(xk)与目标函数最优解
f
∗
f^*
f∗之间的差异性
∣
∣
f
(
x
k
)
−
f
∗
∣
∣
||f(x_k) - f^*||
∣∣f(xk)−f∗∣∣与迭代次数
k
k
k存在如下函数关系
G
(
k
)
\mathcal G(k)
G(k)：
∣
∣
f
(
x
k
)
−
f
∗
∣
∣
≤
G
(
k
)
=
1
k
||f(x_k) - f^*|| \leq \mathcal G(k) = \frac{1}{k}
∣∣f(xk)−f∗∣∣≤G(k)=k1
当
k
k
k充分大时，
f
(
x
k
)
,
f
(
x
k
+
1
)
f(x_k),f(x_{k+1})
f(xk),f(xk+1)与
f
∗
f^*
f∗之间差异性的比值表示如下：
lim
k
⇒
∞
∣
∣
f
(
x
k
+
1
)
−
f
∗
∣
∣
∣
∣
f
(
x
k
)
−
f
∗
∣
∣
=
lim
k
⇒
∞
k
k
+
1
=
1
\mathop{\lim}\limits_{k \Rightarrow \infty} \frac{||f(x_{k+1}) - f^*||}{||f(x_k) - f^*||} = \mathop{\lim}\limits_{k \Rightarrow \infty} \frac{k}{k+1} = 1
k⇒∞lim∣∣f(xk)−f∗∣∣∣∣f(xk+1)−f∗∣∣=k⇒∞limk+1k=1
也就是说：虽然随着
k
k
k的增加，
f
(
x
k
)
f(x_k)
f(xk)在减小;但相邻迭代结果
f
(
x
k
)
,
f
(
x
k
+
1
)
f(x_k),f(x_{k+1})
f(xk),f(xk+1)之间的差异性几乎可以忽略不计。那么称这种收敛速度为次线性收敛。准确的说，是
⇒
0
\Rightarrow 0
⇒0的次线性收敛：
lim
k
⇒
∞
{
f
(
x
k
)
}
⇒
lim
k
⇒
∞
G
(
k
)
=
0
\mathop{\lim}\limits_{k \Rightarrow \infty} \{f(x_k)\} \Rightarrow \mathop{\lim}\limits_{k \Rightarrow \infty} \mathcal G(k) = 0
k⇒∞lim{f(xk)}⇒k⇒∞limG(k)=0
二次上界引理
关于二次上界引理的描述表示如下：如果函数
f
(
⋅
)
f(\cdot)
f(⋅)可微，并对应梯度函数
∇
f
(
⋅
)
\nabla f(\cdot)
∇f(⋅)满足利普希兹连续，则函数
f
(
⋅
)
f(\cdot)
f(⋅)存在二次上界。即：
∀
x
,
y
∈
R
n
⇒
f
(
y
)
≤
f
(
x
)
+
[
∇
f
(
x
)
]
T
(
y
−
x
)
+
L
2
∣
∣
y
−
x
∣
∣
2
\forall x,y \in \mathbb R^n \Rightarrow f(y) \leq f(x) + [\nabla f(x)]^T (y - x) + \frac{\mathcal L}{2}||y - x||^2
∀x,y∈Rn⇒f(y)≤f(x)+[∇f(x)]T(y−x)+2L∣∣y−x∣∣2
而二次上界引理的作用是：可以通过该引理，得到最优步长上界的最小值：
- 假设
x
x
x固定，令
ϕ
(
y
)
=
f
(
x
)
+
[
∇
f
(
x
)
]
T
(
y
−
x
)
+
L
2
∣
∣
y
−
x
∣
∣
2
\begin{aligned}\phi(y) = f(x) + [\nabla f(x)]^T (y - x) + \frac{\mathcal L}{2}||y - x||^2 \end{aligned}
ϕ(y)=f(x)+[∇f(x)]T(y−x)+2L∣∣y−x∣∣2，通过选择合适的
y
m
i
n
y_{min}
ymin，使
ϕ
(
y
)
\phi(y)
ϕ(y)达到最小值：
y m i n = arg min y ∈ R n ϕ ( y ) y_{min} = \mathop{\arg\min}\limits_{y \in \mathbb R^n} \phi(y) ymin=y∈Rnargminϕ(y) - 令
∇
ϕ
(
y
)
≜
0
\nabla \phi(y) \triangleq 0
∇ϕ(y)≜0，有：
y m i n = x + 1 L ⋅ [ − ∇ f ( x ) ] y_{min} = x + \frac{1}{\mathcal L} \cdot [- \nabla f(x)] ymin=x+L1⋅[−∇f(x)] - 其中
−
∇
f
(
x
)
- \nabla f(x)
−∇f(x)即
P
k
\mathcal P_k
Pk，也就是最速下降方向；而
1
L
\begin{aligned}\frac{1}{\mathcal L}\end{aligned}
L1则是最优步长的上确界：
f ( y ) ≤ ϕ ( y m i n ) = min y ∈ R n ϕ ( y ) f(y) \leq \phi(y_{min}) = \mathop{\min}\limits_{y \in \mathbb R^n} \phi(y) f(y)≤ϕ(ymin)=y∈Rnminϕ(y)
也就是说：- 在没有二次上界引理的约束下，步长 α k \alpha_k αk的选择在其定义域内没有约束： ( 0 , + ∞ ) (0, +\infty) (0,+∞)；
- 经过二次上界引理的约束后，步长 α k \alpha_k αk的选择从原始的 ( 0 , + ∞ ) (0,+\infty) (0,+∞)约束至 ( 0 , 1 L ] \begin{aligned}\left(0,\frac{1}{\mathcal L}\right]\end{aligned} (0,L1]。
延伸：关于区间
(
0
,
1
L
]
\begin{aligned}\left(0,\frac{1}{\mathcal L}\right]\end{aligned}
(0,L1]可以模糊地认为满足
Armijo
\text{Armijo}
Armijo准则。关于步长变量
α
\alpha
α的函数
ϕ
(
α
)
=
f
(
x
k
+
1
)
\phi(\alpha) = f(x_{k+1})
ϕ(α)=f(xk+1)中，当
α
∈
(
0
,
1
L
]
\alpha \in \begin{aligned}\left(0,\frac{1}{\mathcal L}\right]\end{aligned}
α∈(0,L1]时，等价于：存在一条直线
L
(
α
)
\mathcal L(\alpha)
L(α)，以该直线作为划分边界对应
α
\alpha
α的范围正好是
(
0
,
1
L
]
\begin{aligned}\left(0,\frac{1}{\mathcal L}\right]\end{aligned}
(0,L1]：吐槽：实际上用这张图是不太合理的，因为下面的图对应的
f
(
⋅
)
f(\cdot)
f(⋅)更加复杂，二次上界约束的范围仅仅在下面
α
\alpha
α轴的绿色实线部分，但很明显，在该函数中，存在更优质的
α
\alpha
α结果。
梯度下降法在凸函数上的收敛性
收敛性定理介绍
梯度下降法在凸函数上的收敛性定理表示如下：
- 条件：
- 函数 f ( ⋅ ) f(\cdot) f(⋅)向下有界，在定义域内可微，并且 f ( ⋅ ) f(\cdot) f(⋅)是凸函数；
- 关于 f ( ⋅ ) f(\cdot) f(⋅)的梯度函数 ∇ f ( ⋅ ) \nabla f(\cdot) ∇f(⋅)满足利普希兹连续；
- 梯度下降法迭代过程中步长 α k ( k = 1 , 2 , 3 , ⋯ ) \alpha_k(k=1,2,3,\cdots) αk(k=1,2,3,⋯)有明确的约束范围： α k ∈ ( 0 , 1 L ] \begin{aligned}\alpha_k \in \left(0,\frac{1}{\mathcal L} \right]\end{aligned} αk∈(0,L1]；
- 结论：数值解序列
{
x
k
}
k
=
0
∞
\{x_{k}\}_{k=0}^{\infty}
{xk}k=0∞对应的目标函数结果
{
f
(
x
k
)
}
k
=
0
∞
\{f(x_k)\}_{k=0}^{\infty}
{f(xk)}k=0∞以
O
(
1
k
)
\begin{aligned}\mathcal O \left(\frac{1}{k}\right)\end{aligned}
O(k1)收敛于目标函数最优解
f
∗
f^*
f∗。
其中O ( 1 k ) \begin{aligned}\mathcal O \left(\frac{1}{k}\right)\end{aligned} O(k1)表示以G ( k ) = C ⋅ 1 k \begin{aligned}\mathcal G(k) = \mathcal C \cdot \frac{1}{k}\end{aligned} G(k)=C⋅k1的次线性收敛级别的收敛速度(C \mathcal C C为常数)。
证明过程
根据二次上界引理，依然将
x
x
x设为上一次迭代的数值解
x
i
−
1
x_{i-1}
xi−1，对应的
y
y
y为当前迭代步骤的数值解
x
i
x_i
xi。由于是梯度下降法，因而在线搜索方法的基础上，将方向
P
i
\mathcal P_i
Pi表示为最速下降方向
∇
f
(
x
i
−
1
)
\nabla f(x_{i-1})
∇f(xi−1)步长依然使用步长变量
α
\alpha
α进行表示：
y
−
x
=
x
i
−
x
i
−
1
=
−
∇
f
(
x
i
−
1
)
⋅
α
y - x = x_i - x_{i - 1} = -\nabla f(x_{i-1}) \cdot \alpha
y−x=xi−xi−1=−∇f(xi−1)⋅α
将二次上界不等式进行相应替换：将上式代入~
f
(
x
i
)
≤
f
(
x
i
−
1
)
+
[
∇
f
(
x
i
−
1
)
]
T
[
−
∇
f
(
x
i
−
1
)
⋅
α
]
+
L
2
∣
∣
−
∇
f
(
x
i
−
1
)
⋅
α
∣
∣
2
f(x_i) \leq f(x_{i-1}) + [\nabla f(x_{i-1})]^T [-\nabla f(x_{i-1}) \cdot \alpha] + \frac{\mathcal L}{2} ||-\nabla f(x_{i-1}) \cdot \alpha||^2
f(xi)≤f(xi−1)+[∇f(xi−1)]T[−∇f(xi−1)⋅α]+2L∣∣−∇f(xi−1)⋅α∣∣2
观察不等式右侧，可以继续化简：
-
将内积写作∣ ∣ ⋅ ∣ ∣ 2 ||\cdot||^2 ∣∣⋅∣∣2的形式。 -
∣
∣
−
∇
f
(
x
i
−
1
)
⋅
α
∣
∣
2
=
∣
∣
∇
f
(
x
i
−
1
)
⋅
α
∣
∣
2
||- \nabla f(x_{i-1}) \cdot \alpha||^2 = ||\nabla f(x_{i-1}) \cdot \alpha||^2
∣∣−∇f(xi−1)⋅α∣∣2=∣∣∇f(xi−1)⋅α∣∣2
,这里消掉一个负号; -
由于α ∈ ( 0 , 1 L ] \begin{aligned}\alpha \in \left(0,\frac{1}{\mathcal L}\right]\end{aligned} α∈(0,L1],是一个标量，直接将其提到范数外侧。
I r i g h t = f ( x i − 1 ) − α ⋅ ∣ ∣ ∇ f ( x i − 1 ) ∣ ∣ 2 + L 2 ⋅ α 2 ⋅ ∣ ∣ ∇ f ( x i − 1 ) ∣ ∣ 2 \mathcal I_{right} = f(x_{i-1}) - \alpha \cdot ||\nabla f(x_{i-1})||^2 + \frac{\mathcal L}{2} \cdot \alpha^2 \cdot ||\nabla f(x_{i-1})||^2 Iright=f(xi−1)−α⋅∣∣∇f(xi−1)∣∣2+2L⋅α2⋅∣∣∇f(xi−1)∣∣2
由
α
≤
1
L
\begin{aligned}\alpha \leq \frac{1}{\mathcal L}\end{aligned}
α≤L1可知：
L
≤
1
α
\begin{aligned}\mathcal L \leq \frac{1}{\alpha} \end{aligned}
L≤α1。将该式代入到上式中：消掉分母中的
α
\alpha
α，并于前面的项结合。
I
r
i
g
h
t
≤
f
(
x
i
−
1
)
−
α
⋅
∣
∣
∇
f
(
x
i
−
1
)
∣
∣
2
+
1
2
α
⋅
α
2
⋅
∣
∣
∇
f
(
x
i
−
1
)
∣
∣
2
=
f
(
x
i
−
1
)
−
α
2
⋅
∣
∣
∇
f
(
x
i
−
1
)
∣
∣
2
\begin{aligned} \mathcal I_{right} & \leq f(x_{i-1}) - \alpha \cdot ||\nabla f(x_{i-1})||^2 + \frac{1}{2 \alpha} \cdot \alpha^2 \cdot ||\nabla f(x_{i-1})||^2 \\ & = f(x_{i-1}) - \frac{\alpha}{2} \cdot ||\nabla f(x_{i-1})||^2 \end{aligned}
Iright≤f(xi−1)−α⋅∣∣∇f(xi−1)∣∣2+2α1⋅α2⋅∣∣∇f(xi−1)∣∣2=f(xi−1)−2α⋅∣∣∇f(xi−1)∣∣2
基于梯度下降法，使用二次上界引理，可以得到
f
(
x
i
−
1
)
f(x_{i-1})
f(xi−1)与
f
(
x
i
)
f(x_i)
f(xi)之间存在如下关联关系：
f
(
x
i
)
≤
f
(
x
i
−
1
)
−
α
2
⋅
∣
∣
∇
f
(
x
i
−
1
)
∣
∣
2
i
=
1
,
2
,
3
,
⋯
f(x_i) \leq f(x_{i-1}) - \frac{\alpha}{2} \cdot ||\nabla f(x_{i-1})||^2\quad i=1,2,3,\cdots
f(xi)≤f(xi−1)−2α⋅∣∣∇f(xi−1)∣∣2i=1,2,3,⋯
根据凸函数的性质，必然有：函数
f
(
⋅
)
f(\cdot)
f(⋅)任一位置的切线，
f
(
⋅
)
f(\cdot)
f(⋅)均在该切线上方。见下图：由于条件:
f
(
⋅
)
f(\cdot)
f(⋅)向下有界,因此，该函数必然’开口向上‘。
其中红色点
(
x
∗
,
f
∗
)
(x^*,f^*)
(x∗,f∗)表示最优点，以上一次迭代产生的
x
i
−
1
x_{i-1}
xi−1为切点做一条切线，必然有
x
∗
x^*
x∗在该切线函数上的函数值
f
′
≤
f
∗
f' \leq f^*
f′≤f∗。
f
′
f'
f′表示如下：
f
′
=
f
(
x
i
−
1
)
−
[
∇
f
(
x
i
−
1
)
]
T
(
x
i
−
1
−
x
∗
)
≤
f
∗
f' = f(x_{i-1}) - [\nabla f(x_{i-1})]^T (x_{i-1} - x^*) \leq f^*
f′=f(xi−1)−[∇f(xi−1)]T(xi−1−x∗)≤f∗
移项，从而有：
f
(
x
i
−
1
)
≤
f
∗
+
[
∇
f
(
x
i
−
1
)
]
T
(
x
i
−
1
−
x
∗
)
f(x_{i-1}) \leq f^* + [\nabla f(x_{i-1})]^T (x_{i-1} - x^*)
f(xi−1)≤f∗+[∇f(xi−1)]T(xi−1−x∗)
将上式代入，有：
I
r
i
g
h
t
≤
f
∗
+
[
∇
f
(
x
i
−
1
)
]
T
(
x
i
−
1
−
x
∗
)
⏟
替换
f
(
x
i
−
1
)
−
α
2
⋅
∣
∣
∇
f
(
x
i
−
1
)
∣
∣
2
\mathcal I_{right} \leq \underbrace{f^* + [\nabla f(x_{i-1})]^T (x_{i-1} - x^*)}_{替换f(x_{i-1})}- \frac{\alpha}{2} \cdot ||\nabla f(x_{i-1})||^2
Iright≤替换f(xi−1)
f∗+[∇f(xi−1)]T(xi−1−x∗)−2α⋅∣∣∇f(xi−1)∣∣2
为了凑平方项，将上式调整至如下形式：将
−
α
2
\begin{aligned}-\frac{\alpha}{2}\end{aligned}
−2α凑出
α
2
\alpha^2
α2,其他项跟随变化。
I
r
i
g
h
t
≤
−
1
2
α
{
α
2
∣
∣
∇
f
(
x
i
−
1
)
∣
∣
2
−
2
α
⋅
[
∇
f
(
x
i
−
1
)
]
T
(
x
i
−
1
−
x
∗
)
}
\mathcal I_{right} \leq -\frac{1}{2 \alpha} \left\{\alpha^2 ||\nabla f(x_{i-1})||^2 - 2\alpha \cdot [\nabla f(x_{i-1})]^T(x_{i-1} - x^*)\right\}
Iright≤−2α1{α2∣∣∇f(xi−1)∣∣2−2α⋅[∇f(xi−1)]T(xi−1−x∗)}
对大括号内的项进行配方：
I
r
i
g
h
t
≤
f
∗
−
1
2
α
{
α
2
∣
∣
∇
f
(
x
i
−
1
)
∣
∣
2
−
2
α
⋅
[
∇
f
(
x
i
−
1
)
]
T
(
x
i
−
1
−
x
∗
)
+
∣
∣
x
i
−
1
−
x
∗
∣
∣
2
⏟
平方项
−
∣
∣
x
i
−
1
−
x
∗
∣
∣
2
}
=
f
∗
−
1
2
α
[
∣
∣
α
⋅
∇
f
(
x
i
−
1
)
−
(
x
i
−
1
−
x
∗
)
∣
∣
2
−
∣
∣
x
i
−
1
−
x
∗
∣
∣
2
]
\begin{aligned} \mathcal I_{right} & \leq f^* - \frac{1}{2 \alpha} \left\{\underbrace{\alpha^2 ||\nabla f(x_{i-1})||^2 - 2\alpha \cdot [\nabla f(x_{i-1})]^T(x_{i-1} - x^*) + ||x_{i-1} - x^*||^2 }_{平方项}- ||x_{i-1} - x^*||^2\right\} \\ & = f^* - \frac{1}{2\alpha} \left [||\alpha \cdot \nabla f(x_{i-1}) - (x_{i-1} - x^*)||^2 - ||x_{i-1} - x^*||^2\right] \end{aligned}
Iright≤f∗−2α1⎩
⎨
⎧平方项
α2∣∣∇f(xi−1)∣∣2−2α⋅[∇f(xi−1)]T(xi−1−x∗)+∣∣xi−1−x∗∣∣2−∣∣xi−1−x∗∣∣2⎭
⎬
⎫=f∗−2α1[∣∣α⋅∇f(xi−1)−(xi−1−x∗)∣∣2−∣∣xi−1−x∗∣∣2]
观察中括号内第一项：
∣
∣
α
⋅
∇
f
(
x
i
−
1
)
−
(
x
i
−
1
−
x
∗
)
∣
∣
2
||\alpha \cdot \nabla f(x_{i-1}) - (x_{i-1} - x^*)||^2
∣∣α⋅∇f(xi−1)−(xi−1−x∗)∣∣2，由于是范数的平方项，因而在范数内部添加一个负号不会影响其值的变化：
∣
∣
α
⋅
∇
f
(
x
i
−
1
)
−
(
x
i
−
1
−
x
∗
)
∣
∣
2
=
∣
∣
x
i
−
1
−
α
⋅
∇
f
(
x
i
−
1
)
−
x
∗
∣
∣
2
||\alpha \cdot \nabla f(x_{i-1}) - (x_{i-1} - x^*)||^2 = ||x_{i-1} - \alpha \cdot \nabla f(x_{i-1}) - x^*||^2
∣∣α⋅∇f(xi−1)−(xi−1−x∗)∣∣2=∣∣xi−1−α⋅∇f(xi−1)−x∗∣∣2
从迭代角度观察：
x
i
−
1
−
α
⋅
∇
f
(
x
i
−
1
)
=
x
i
x_{i-1} - \alpha \cdot \nabla f(x_{i-1}) = x_{i}
xi−1−α⋅∇f(xi−1)=xi，从而上式可继续化简为：提一个负号，调换一下位置。
{
∣
∣
α
⋅
∇
f
(
x
i
−
1
)
−
(
x
i
−
1
−
x
∗
)
∣
∣
2
=
∣
∣
x
i
−
x
∗
∣
∣
2
I
r
i
g
h
t
≤
f
∗
−
1
2
α
[
∣
∣
x
i
−
x
∗
∣
∣
2
−
∣
∣
x
i
−
1
−
x
∗
∣
∣
2
]
=
f
∗
+
1
2
α
[
∣
∣
x
i
−
1
−
x
∗
∣
∣
2
−
∣
∣
x
i
−
x
∗
∣
∣
2
]
\begin{cases} ||\alpha \cdot \nabla f(x_{i-1}) - (x_{i-1} - x^*)||^2 = ||x_i - x^*||^2 \\ \quad \\ \begin{aligned} \mathcal I_{right} & \leq f^* - \frac{1}{2\alpha} \left[||x_i - x^*||^2 - ||x_{i-1} - x^*||^2\right] \\ & = f^* + \frac{1}{2\alpha} \left[||x_{i-1} - x^*||^2 - ||x_i - x^*||^2\right] \end{aligned} \end{cases}
⎩
⎨
⎧∣∣α⋅∇f(xi−1)−(xi−1−x∗)∣∣2=∣∣xi−x∗∣∣2Iright≤f∗−2α1[∣∣xi−x∗∣∣2−∣∣xi−1−x∗∣∣2]=f∗+2α1[∣∣xi−1−x∗∣∣2−∣∣xi−x∗∣∣2]
至此，可以得到如下不等式结果：
f
(
x
i
)
−
f
∗
≤
1
2
α
(
∣
∣
x
i
−
1
−
x
∗
∣
∣
2
−
∣
∣
x
i
−
x
∗
∣
∣
2
)
f(x_i) - f^* \leq \frac{1}{2\alpha}(||x_{i-1} - x^*||^2 - ||x_i - x^*||^2)
f(xi)−f∗≤2α1(∣∣xi−1−x∗∣∣2−∣∣xi−x∗∣∣2)
观察：不等式左侧描述的意义是：当前迭代步骤的目标函数结果
f
(
x
i
)
f(x_i)
f(xi)与最优解
f
∗
f^*
f∗之间的偏差。从初始化数值解
x
0
x_0
x0开始，我们会得到一系列的不等式结果：
{
f
(
x
1
)
−
f
∗
≤
1
2
α
(
∣
∣
x
0
−
x
∗
∣
∣
2
−
∣
∣
x
1
−
x
∗
∣
∣
2
)
f
(
x
2
)
−
f
∗
≤
1
2
α
(
∣
∣
x
1
−
x
∗
∣
∣
2
−
∣
∣
x
2
−
x
∗
∣
∣
2
)
⋮
f
(
x
k
)
−
f
∗
≤
1
2
α
(
∣
∣
x
k
−
1
−
x
∗
∣
∣
2
−
∣
∣
x
k
−
x
∗
∣
∣
2
)
\begin{cases} \begin{aligned} f(x_1) - f^* & \leq \frac{1}{2\alpha} (||x_0 - x^*||^2 - ||x_1 - x^*||^2) \\ f(x_2) - f^* & \leq \frac{1}{2\alpha} (||x_1 - x^*||^2 - ||x_2 - x^*||^2) \\ & \vdots \\ f(x_k) - f^* & \leq \frac{1}{2\alpha} (||x_{k-1} - x^*||^2 - ||x_k - x^*||^2) \end{aligned} \end{cases}
⎩
⎨
⎧f(x1)−f∗f(x2)−f∗f(xk)−f∗≤2α1(∣∣x0−x∗∣∣2−∣∣x1−x∗∣∣2)≤2α1(∣∣x1−x∗∣∣2−∣∣x2−x∗∣∣2)⋮≤2α1(∣∣xk−1−x∗∣∣2−∣∣xk−x∗∣∣2)
将这些不等式对应位置相加，有：
等式右侧的中间项都被消掉了~-
因为∣ ∣ x k − x ∗ ∣ ∣ 2 ≥ 0 ||x_k - x^*||^2 \geq 0 ∣∣xk−x∗∣∣2≥0恒成立，从而消掉含变量的项。
∑ i = 1 k [ f ( x i ) − f ∗ ] ≤ 1 2 α ( ∣ ∣ ∣ x 0 − x ∗ ∣ ∣ 2 − ∣ ∣ x k − x ∗ ∣ ∣ 2 ) ≤ 1 2 α ∣ ∣ x 0 − x ∗ ∣ ∣ 2 \sum_{i=1}^k [f(x_i) - f^*] \leq \frac{1}{2\alpha}(|||x_0 - x^*||^2 - ||x_k - x^*||^2) \leq \frac{1}{2 \alpha} ||x_0 - x^*||^2 i=1∑k[f(xi)−f∗]≤2α1(∣∣∣x0−x∗∣∣2−∣∣xk−x∗∣∣2)≤2α1∣∣x0−x∗∣∣2
关于我们要证的 ∣ ∣ f ( x k ) − f ∗ ∣ ∣ ||f(x_k) - f^*|| ∣∣f(xk)−f∗∣∣，可以表示为如下形式：
-
由于优化问题的收敛性，必然有： f ( x k ) ≤ f ( x k − 1 ) ≤ ⋯ ≤ f ( x 1 ) f(x_{k}) \leq f(x_{k-1})\leq \cdots\leq f(x_1) f(xk)≤f(xk−1)≤⋯≤f(x1),从而每一项:∣ ∣ f ( x k ) − f ∗ ∣ ∣ ≤ ∣ ∣ f ( x k − 1 ) − f ∗ ∣ ∣ ≤ ⋯ ≤ ∣ ∣ f ( x 1 ) − f ∗ ∣ ∣ ||f(x_k) - f^*|| \leq ||f(x_{k-1}) - f^*|| \leq \cdots \leq ||f(x_1) - f^*|| ∣∣f(xk)−f∗∣∣≤∣∣f(xk−1)−f∗∣∣≤⋯≤∣∣f(x1)−f∗∣∣,从而有:∑ i = 1 k [ f ( x k ) − f ∗ ] ≤ ∑ i = 1 k [ f ( x i ) − f ∗ ] \begin{aligned}\sum_{i=1}^k[f(x_k) - f^*] \leq \sum_{i=1}^{k} [f(x_i) - f^*]\end{aligned} i=1∑k[f(xk)−f∗]≤i=1∑k[f(xi)−f∗]。 将上式结果带入~
f ( x k ) − f ∗ = 1 k ∑ i = 1 k [ f ( x k ) − f ∗ ] ≤ 1 k ∑ i = 1 k [ f ( x i ) − f ∗ ] ≤ 1 k [ 1 2 α ∣ ∣ x 0 − x ∗ ∣ ∣ 2 ] f(x_k) - f^* = \frac{1}{k} \sum_{i=1}^{k}[f(x_k) - f^*] \leq \frac{1}{k} \sum_{i=1}^{k}[f(x_i) - f^*] \leq \frac{1}{k} \left[\frac{1}{2\alpha}||x_0 - x^*||^2\right] f(xk)−f∗=k1i=1∑k[f(xk)−f∗]≤k1i=1∑k[f(xi)−f∗]≤k1[2α1∣∣x0−x∗∣∣2]
观察：
[
1
2
α
∣
∣
x
0
−
x
∗
∣
∣
2
]
\begin{aligned}\left[\frac{1}{2\alpha}||x_0 - x^*||^2\right]\end{aligned}
[2α1∣∣x0−x∗∣∣2]中
α
∈
(
0
,
1
L
]
\begin{aligned}\alpha \in \left(0,\frac{1}{\mathcal L} \right] \end{aligned}
α∈(0,L1]，
x
0
,
x
∗
x_0,x^*
x0,x∗都是确定的常数，因而该项可视作常数
C
\mathcal C
C。最终有：
f
(
x
k
)
−
f
∗
≤
1
k
⋅
C
f(x_k) - f^* \leq \frac{1}{k} \cdot \mathcal C
f(xk)−f∗≤k1⋅C
我们可以令
G
(
k
)
=
1
k
⋅
C
\begin{aligned}\mathcal G(k) = \frac{1}{k} \cdot \mathcal C\end{aligned}
G(k)=k1⋅C，可以看出：它就是一个级别为
1
k
\begin{aligned}\frac{1}{k}\end{aligned}
k1的次线性收敛。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-641827.html
相关参考：
【优化算法】梯度下降法-凸函数的收敛性文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-641827.html
到了这里，关于机器学习笔记值优化算法(十四)梯度下降法在凸函数上的收敛性的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
