本文翻译自: http://www.codeproject.com/Articles/16650/Neural-Network-for-Recognition-of-Handwritten-Digi

所有二阶技术都有同一个目标: 提高BP收敛的速度. 它们都使用同一种基本的方法 - 分别调整每个权值. 比如, 对于每个权值设置不同的学习速率.

在文章  中, LeCun博士提出了一种被称为"随机对角Levenberg-Marquardt方法"的二阶技术. 他把这种技术和一种"精确优化的随机梯度算法"进行了对比, 后者是一种不依赖于二阶技术的算法, 但对于每个权值都使用了不同的学习速率eta. 根据他的比较, "(随机对角LM)额外引入的误差是可以忽略的, 但训练速度上 - 凭感觉 - 却比随机梯度算法快了3倍." (文章的35页).

我们需要一种二阶方法来加速训练. 不使用这些方法的结果是我们的收敛会非常缓慢.

Simard博士, 在他的文章中提到, 由于想让算法尽量简洁, 所以没有使用二阶技术. 他同样承认他需要上百次循环才能收敛.(我个人认为接近1000)

我们再来看看MNIST数据库, 每一个循环需要60,000次BP过程, 在我的电脑上每个循环需要大概40分钟. 我没有耐心(也没有自信我的代码毫无错误)来等待上千次循环. 同样地, 不像LeCun博士, 我也没有能力去设计一个"精确优化的随机梯度算法". 所以, 由于随机对角LM方法会快3倍, 我的NN实现了这一方法.

我不会详细分析数学或这个算法的代码. 它本质上已经和标准的BP不太一样了. 使用这个技术, 我可以在20~25次循环内收敛到一个满意的结果. 这样有两个好处: 第一, 它证明了我的代码是正确的, 因为LeCun博士的收敛次数也是20左右; 第二, 40分钟一次循环的情况下, 我只需要14~16个小时即可, 这可以接受.

如果你想要仔细分析这一段的代码, 你可以查看CMNistDoc::CalculateHessian()和NeuralNetwork::BackpropagateSecondDervatives(). 另外, 应当注意NNWeight包含一个double成员, 这在前述的代码中没有显式注明. 这个成员名为diagHessian, 它存储的是根据LeCun博士的算法计算出的曲率. 基本上, 当调用CMNistDoc::CalculateHessian()时, 500个MNIST的模式就会被随机挑选出来. 对于每个模式, NeuralNetwork::BackpropagateSecondDervatives()会计算出每个权值的Hessian, 这个数字会被收集到diagHessian中. 在500个模式都运行结束后, diagHessian中的值都被除以500, 从而为每个权值赋予一个独特的diagHessian值. 在实际的BP过程中, diagHessian值被用来缩放当前的学习速率, 从而在曲率较高的区域, 学习速率降低, 反之升高.