上個(gè)月我在搗鼓一個(gè)簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，用的是Python里的scikit-learn庫(kù)。項(xiàng)目是預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)，數(shù)據(jù)不大，但訓(xùn)練起來(lái)慢得要命，耗了一下午還卡在40%的進(jìn)度條上。我那電腦風(fēng)扇嗚嗚響，像要起飛了，心里罵：這破梯度下降，跟蝸牛爬似的。

為啥想換優(yōu)化器？

本來(lái)我是個(gè)小博主，平時(shí)記錄AI實(shí)踐，這回被卡得不行了，就翻GitHub上的社區(qū)帖子。看到有人說L-BFGS是省電又快的優(yōu)化器，效果還我眼一亮，查了一下資料，發(fā)現(xiàn)它不是啥高深魔法，就是個(gè)聰明點(diǎn)的爬山方法——老方法是閉著眼睛瞎走，它，會(huì)記著前幾天摔的坑，少走彎路。

第二天，我擼起袖子干起來(lái)了。第一步，裝好scikit-learn，準(zhǔn)備試試L-BFGS。先創(chuàng)建了個(gè)邏輯回歸模型，在代碼里改參數(shù)：把優(yōu)化器類型換成"lbfgs"。心里美滋滋，覺得這下該閃電速了。

動(dòng)手遇到的坑

運(yùn)行的時(shí)候，啪，報(bào)錯(cuò)了！代碼崩了，說啥“max_iter”設(shè)小了。我瞪眼：這參數(shù)是啥玩意兒？回去看文檔，原來(lái)它控制訓(xùn)練次數(shù)。老梯度下降可能幾百次就搞定，L-BFGS卻要調(diào)大點(diǎn)，因?yàn)樗斆鞯螖?shù)少了不夠。我就瞎折騰：

• 先試試50次，不行，模型像沒吃飽。
• 加到100次，還是老樣子。
• 再搗鼓，提到200次，終于跑通了。

剛喘口氣，又發(fā)現(xiàn)訓(xùn)練速度慢了！心想：不是說快嗎？結(jié)果在社區(qū)問問，老鳥說用數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化一下——就是把特征壓壓扁，別高高低低的。我試了，咦，還真靈！L-BFGS這優(yōu)化器，有點(diǎn)挑食，數(shù)據(jù)整齊點(diǎn)它才干活利索。

真正搞懂了原理

接著訓(xùn)練那模型，我盯著看收斂過程。哇，不像梯度下降那樣搖搖晃晃，L-BFGS直直往下沖，像個(gè)老司機(jī)記著路。它就像我小時(shí)候爬山——爬一次摔跤的地方，第二次繞過，省勁兒。原理說白了：

存幾個(gè)過去的步驟，用那點(diǎn)記憶猜猜坡度陡不陡。陡了就大步跳，緩了就小步蹭。不用算全局，省內(nèi)存還快。我這才明白，為啥社區(qū)說它適合小數(shù)據(jù)集，內(nèi)存小模型。

成果和感悟

調(diào)整后，訓(xùn)練時(shí)間從四十分鐘減到五分鐘！風(fēng)扇都安靜了。我用同樣數(shù)據(jù)跑了幾次，結(jié)果穩(wěn)定多了，預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)的誤差小了不少。哈，這L-BFGS真不是吹的，比我瞎搞的代碼強(qiáng)多了。

現(xiàn)在每回做類似項(xiàng)目，我直接先上它。別怕報(bào)錯(cuò)，參數(shù)稍微調(diào)高點(diǎn)，數(shù)據(jù)規(guī)整下就成。優(yōu)化器這東西，換對(duì)了能救條命！以后記錄新實(shí)踐，我得把這經(jīng)驗(yàn)寫進(jìn)去——少走彎路，多省電費(fèi)。