@Dave першим опублікував відповідь на це (з робочим кодом), і його відповідь була неоціненним джерелом безсоромної копії та вставлення натхнення для мене. Цей пост почався як спроба пояснити та уточнити відповідь @ Дейва, але з тих пір перетворився на власну відповідь.
Мій метод значно швидший. Відповідно до еталону jsPerf на випадково генерованих кольорах RGB, алгоритм @ Дейва працює в 600 мс , тоді як мін працює в 30 мс . Це, безумовно, може мати значення, наприклад, у час завантаження, де швидкість є критичною.
Крім того, для деяких кольорів мій алгоритм працює краще:
- Бо
rgb(0,255,0)@ Dave's виробляє rgb(29,218,34)і виробляєrgb(1,255,0)
- Бо
rgb(0,0,255)@ Dave's виробляєrgb(37,39,255)і моя виробляєrgb(5,6,255)
- Бо
rgb(19,11,118)@ Dave's виробляє rgb(36,27,102)і моя виробляєrgb(20,11,112)
Демо
"use strict";
class Color {
constructor(r, g, b) { this.set(r, g, b); }
toString() { return `rgb(${Math.round(this.r)}, ${Math.round(this.g)}, ${Math.round(this.b)})`; }
set(r, g, b) {
this.r = this.clamp(r);
this.g = this.clamp(g);
this.b = this.clamp(b);
}
hueRotate(angle = 0) {
angle = angle / 180 * Math.PI;
let sin = Math.sin(angle);
let cos = Math.cos(angle);
this.multiply([
0.213 + cos * 0.787 - sin * 0.213, 0.715 - cos * 0.715 - sin * 0.715, 0.072 - cos * 0.072 + sin * 0.928,
0.213 - cos * 0.213 + sin * 0.143, 0.715 + cos * 0.285 + sin * 0.140, 0.072 - cos * 0.072 - sin * 0.283,
0.213 - cos * 0.213 - sin * 0.787, 0.715 - cos * 0.715 + sin * 0.715, 0.072 + cos * 0.928 + sin * 0.072
]);
}
grayscale(value = 1) {
this.multiply([
0.2126 + 0.7874 * (1 - value), 0.7152 - 0.7152 * (1 - value), 0.0722 - 0.0722 * (1 - value),
0.2126 - 0.2126 * (1 - value), 0.7152 + 0.2848 * (1 - value), 0.0722 - 0.0722 * (1 - value),
0.2126 - 0.2126 * (1 - value), 0.7152 - 0.7152 * (1 - value), 0.0722 + 0.9278 * (1 - value)
]);
}
sepia(value = 1) {
this.multiply([
0.393 + 0.607 * (1 - value), 0.769 - 0.769 * (1 - value), 0.189 - 0.189 * (1 - value),
0.349 - 0.349 * (1 - value), 0.686 + 0.314 * (1 - value), 0.168 - 0.168 * (1 - value),
0.272 - 0.272 * (1 - value), 0.534 - 0.534 * (1 - value), 0.131 + 0.869 * (1 - value)
]);
}
saturate(value = 1) {
this.multiply([
0.213 + 0.787 * value, 0.715 - 0.715 * value, 0.072 - 0.072 * value,
0.213 - 0.213 * value, 0.715 + 0.285 * value, 0.072 - 0.072 * value,
0.213 - 0.213 * value, 0.715 - 0.715 * value, 0.072 + 0.928 * value
]);
}
multiply(matrix) {
let newR = this.clamp(this.r * matrix[0] + this.g * matrix[1] + this.b * matrix[2]);
let newG = this.clamp(this.r * matrix[3] + this.g * matrix[4] + this.b * matrix[5]);
let newB = this.clamp(this.r * matrix[6] + this.g * matrix[7] + this.b * matrix[8]);
this.r = newR; this.g = newG; this.b = newB;
}
brightness(value = 1) { this.linear(value); }
contrast(value = 1) { this.linear(value, -(0.5 * value) + 0.5); }
linear(slope = 1, intercept = 0) {
this.r = this.clamp(this.r * slope + intercept * 255);
this.g = this.clamp(this.g * slope + intercept * 255);
this.b = this.clamp(this.b * slope + intercept * 255);
}
invert(value = 1) {
this.r = this.clamp((value + (this.r / 255) * (1 - 2 * value)) * 255);
this.g = this.clamp((value + (this.g / 255) * (1 - 2 * value)) * 255);
this.b = this.clamp((value + (this.b / 255) * (1 - 2 * value)) * 255);
}
hsl() { // Code taken from https://stackoverflow.com/a/9493060/2688027, licensed under CC BY-SA.
let r = this.r / 255;
let g = this.g / 255;
let b = this.b / 255;
let max = Math.max(r, g, b);
let min = Math.min(r, g, b);
let h, s, l = (max + min) / 2;
if(max === min) {
h = s = 0;
} else {
let d = max - min;
s = l > 0.5 ? d / (2 - max - min) : d / (max + min);
switch(max) {
case r: h = (g - b) / d + (g < b ? 6 : 0); break;
case g: h = (b - r) / d + 2; break;
case b: h = (r - g) / d + 4; break;
} h /= 6;
}
return {
h: h * 100,
s: s * 100,
l: l * 100
};
}
clamp(value) {
if(value > 255) { value = 255; }
else if(value < 0) { value = 0; }
return value;
}
}
class Solver {
constructor(target) {
this.target = target;
this.targetHSL = target.hsl();
this.reusedColor = new Color(0, 0, 0); // Object pool
}
solve() {
let result = this.solveNarrow(this.solveWide());
return {
values: result.values,
loss: result.loss,
filter: this.css(result.values)
};
}
solveWide() {
const A = 5;
const c = 15;
const a = [60, 180, 18000, 600, 1.2, 1.2];
let best = { loss: Infinity };
for(let i = 0; best.loss > 25 && i < 3; i++) {
let initial = [50, 20, 3750, 50, 100, 100];
let result = this.spsa(A, a, c, initial, 1000);
if(result.loss < best.loss) { best = result; }
} return best;
}
solveNarrow(wide) {
const A = wide.loss;
const c = 2;
const A1 = A + 1;
const a = [0.25 * A1, 0.25 * A1, A1, 0.25 * A1, 0.2 * A1, 0.2 * A1];
return this.spsa(A, a, c, wide.values, 500);
}
spsa(A, a, c, values, iters) {
const alpha = 1;
const gamma = 0.16666666666666666;
let best = null;
let bestLoss = Infinity;
let deltas = new Array(6);
let highArgs = new Array(6);
let lowArgs = new Array(6);
for(let k = 0; k < iters; k++) {
let ck = c / Math.pow(k + 1, gamma);
for(let i = 0; i < 6; i++) {
deltas[i] = Math.random() > 0.5 ? 1 : -1;
highArgs[i] = values[i] + ck * deltas[i];
lowArgs[i] = values[i] - ck * deltas[i];
}
let lossDiff = this.loss(highArgs) - this.loss(lowArgs);
for(let i = 0; i < 6; i++) {
let g = lossDiff / (2 * ck) * deltas[i];
let ak = a[i] / Math.pow(A + k + 1, alpha);
values[i] = fix(values[i] - ak * g, i);
}
let loss = this.loss(values);
if(loss < bestLoss) { best = values.slice(0); bestLoss = loss; }
} return { values: best, loss: bestLoss };
function fix(value, idx) {
let max = 100;
if(idx === 2 /* saturate */) { max = 7500; }
else if(idx === 4 /* brightness */ || idx === 5 /* contrast */) { max = 200; }
if(idx === 3 /* hue-rotate */) {
if(value > max) { value = value % max; }
else if(value < 0) { value = max + value % max; }
} else if(value < 0) { value = 0; }
else if(value > max) { value = max; }
return value;
}
}
loss(filters) { // Argument is array of percentages.
let color = this.reusedColor;
color.set(0, 0, 0);
color.invert(filters[0] / 100);
color.sepia(filters[1] / 100);
color.saturate(filters[2] / 100);
color.hueRotate(filters[3] * 3.6);
color.brightness(filters[4] / 100);
color.contrast(filters[5] / 100);
let colorHSL = color.hsl();
return Math.abs(color.r - this.target.r)
+ Math.abs(color.g - this.target.g)
+ Math.abs(color.b - this.target.b)
+ Math.abs(colorHSL.h - this.targetHSL.h)
+ Math.abs(colorHSL.s - this.targetHSL.s)
+ Math.abs(colorHSL.l - this.targetHSL.l);
}
css(filters) {
function fmt(idx, multiplier = 1) { return Math.round(filters[idx] * multiplier); }
return `filter: invert(${fmt(0)}%) sepia(${fmt(1)}%) saturate(${fmt(2)}%) hue-rotate(${fmt(3, 3.6)}deg) brightness(${fmt(4)}%) contrast(${fmt(5)}%);`;
}
}
$("button.execute").click(() => {
let rgb = $("input.target").val().split(",");
if (rgb.length !== 3) { alert("Invalid format!"); return; }
let color = new Color(rgb[0], rgb[1], rgb[2]);
let solver = new Solver(color);
let result = solver.solve();
let lossMsg;
if (result.loss < 1) {
lossMsg = "This is a perfect result.";
} else if (result.loss < 5) {
lossMsg = "The is close enough.";
} else if(result.loss < 15) {
lossMsg = "The color is somewhat off. Consider running it again.";
} else {
lossMsg = "The color is extremely off. Run it again!";
}
$(".realPixel").css("background-color", color.toString());
$(".filterPixel").attr("style", result.filter);
$(".filterDetail").text(result.filter);
$(".lossDetail").html(`Loss: ${result.loss.toFixed(1)}. <b>${lossMsg}</b>`);
});
.pixel {
display: inline-block;
background-color: #000;
width: 50px;
height: 50px;
}
.filterDetail {
font-family: "Consolas", "Menlo", "Ubuntu Mono", monospace;
}
<script src="https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/2.1.1/jquery.min.js"></script>
<input class="target" type="text" placeholder="r, g, b" value="250, 150, 50" />
<button class="execute">Compute Filters</button>
<p>Real pixel, color applied through CSS <code>background-color</code>:</p>
<div class="pixel realPixel"></div>
<p>Filtered pixel, color applied through CSS <code>filter</code>:</p>
<div class="pixel filterPixel"></div>
<p class="filterDetail"></p>
<p class="lossDetail"></p>
Використання
let color = new Color(0, 255, 0);
let solver = new Solver(color);
let result = solver.solve();
let filterCSS = result.css;
Пояснення
Почнемо з написання деяких Javascript.
"use strict";
class Color {
constructor(r, g, b) {
this.r = this.clamp(r);
this.g = this.clamp(g);
this.b = this.clamp(b);
} toString() { return `rgb(${Math.round(this.r)}, ${Math.round(this.g)}, ${Math.round(this.b)})`; }
hsl() { // Code taken from https://stackoverflow.com/a/9493060/2688027, licensed under CC BY-SA.
let r = this.r / 255;
let g = this.g / 255;
let b = this.b / 255;
let max = Math.max(r, g, b);
let min = Math.min(r, g, b);
let h, s, l = (max + min) / 2;
if(max === min) {
h = s = 0;
} else {
let d = max - min;
s = l > 0.5 ? d / (2 - max - min) : d / (max + min);
switch(max) {
case r: h = (g - b) / d + (g < b ? 6 : 0); break;
case g: h = (b - r) / d + 2; break;
case b: h = (r - g) / d + 4; break;
} h /= 6;
}
return {
h: h * 100,
s: s * 100,
l: l * 100
};
}
clamp(value) {
if(value > 255) { value = 255; }
else if(value < 0) { value = 0; }
return value;
}
}
class Solver {
constructor(target) {
this.target = target;
this.targetHSL = target.hsl();
}
css(filters) {
function fmt(idx, multiplier = 1) { return Math.round(filters[idx] * multiplier); }
return `filter: invert(${fmt(0)}%) sepia(${fmt(1)}%) saturate(${fmt(2)}%) hue-rotate(${fmt(3, 3.6)}deg) brightness(${fmt(4)}%) contrast(${fmt(5)}%);`;
}
}
Пояснення:
ColorКлас представляє колір RGB.
- Його
toString()функція повертає колір у rgb(...)рядку кольорів CSS .
- Його
hsl()функція повертає колір, перетворений у HSL .
- Його
clamp()функція забезпечує, що задане значення кольору знаходиться в межах (0-255).
SolverКлас буде намагатися вирішити для необхідного кольору.
- Його
css()функція повертає заданий фільтр у рядку фільтра CSS.
Реалізація grayscale(), sepia()іsaturate()
Серцем фільтрів CSS / SVG є фільтри примітивів , які представляють модифікації зображення низького рівня.
Фільтри grayscale(), sepia()і saturate()реалізуються за допомогою фільтра примітиву <feColorMatrix>, який виконує матричне множення між матрицею, заданою фільтром (часто динамічно генерується), і матрицею, створеною з кольору. Діаграма:
Тут можна зробити кілька оптимізацій:
- Останній елемент кольорової матриці є і завжди буде
1. Немає сенсу його обчислювати чи зберігати.
- Немає сенсу обчислювати або зберігати значення альфа / прозорості (
A), оскільки ми маємо справу з RGB, а не RGBA.
- Тому ми можемо обрізати матриці фільтра від 5x5 до 3x5, а кольорову матрицю від 1x5 до 1x3 . Це економить трохи роботи.
- Усі
<feColorMatrix>фільтри залишають стовпці 4 і 5 як нулі. Тому ми можемо додатково зменшити матрицю фільтру до 3x3 .
- Оскільки множення відносно просте, для цього не потрібно перетягувати складні математичні бібліотеки . Ми можемо реалізувати алгоритм множення матриць самостійно.
Впровадження:
function multiply(matrix) {
let newR = this.clamp(this.r * matrix[0] + this.g * matrix[1] + this.b * matrix[2]);
let newG = this.clamp(this.r * matrix[3] + this.g * matrix[4] + this.b * matrix[5]);
let newB = this.clamp(this.r * matrix[6] + this.g * matrix[7] + this.b * matrix[8]);
this.r = newR; this.g = newG; this.b = newB;
}
(Ми використовуємо тимчасові змінні для зберігання результатів кожного множення рядків, оскільки ми не хочемо, щоб зміни і this.rт. Д. Впливали на наступні обчислення.)
Тепер, коли ми реалізовані <feColorMatrix>, ми можемо реалізувати grayscale(), sepia()і saturate(), які просто викликати його за допомогою заданої матриці фільтру:
function grayscale(value = 1) {
this.multiply([
0.2126 + 0.7874 * (1 - value), 0.7152 - 0.7152 * (1 - value), 0.0722 - 0.0722 * (1 - value),
0.2126 - 0.2126 * (1 - value), 0.7152 + 0.2848 * (1 - value), 0.0722 - 0.0722 * (1 - value),
0.2126 - 0.2126 * (1 - value), 0.7152 - 0.7152 * (1 - value), 0.0722 + 0.9278 * (1 - value)
]);
}
function sepia(value = 1) {
this.multiply([
0.393 + 0.607 * (1 - value), 0.769 - 0.769 * (1 - value), 0.189 - 0.189 * (1 - value),
0.349 - 0.349 * (1 - value), 0.686 + 0.314 * (1 - value), 0.168 - 0.168 * (1 - value),
0.272 - 0.272 * (1 - value), 0.534 - 0.534 * (1 - value), 0.131 + 0.869 * (1 - value)
]);
}
function saturate(value = 1) {
this.multiply([
0.213 + 0.787 * value, 0.715 - 0.715 * value, 0.072 - 0.072 * value,
0.213 - 0.213 * value, 0.715 + 0.285 * value, 0.072 - 0.072 * value,
0.213 - 0.213 * value, 0.715 - 0.715 * value, 0.072 + 0.928 * value
]);
}
Реалізація hue-rotate()
hue-rotate()Фільтр реалізується <feColorMatrix type="hueRotate" />.
Матриця фільтру обчислюється, як показано нижче:
Наприклад, елемент 00 буде розраховуватися наступним чином:
Деякі примітки:
- Кут повороту задається в градусах. Він повинен бути перетворений в радіани, перш ніж перейти до
Math.sin()або Math.cos().
Math.sin(angle)і Math.cos(angle)слід обчислити один раз, а потім зробити кешування.
Впровадження:
function hueRotate(angle = 0) {
angle = angle / 180 * Math.PI;
let sin = Math.sin(angle);
let cos = Math.cos(angle);
this.multiply([
0.213 + cos * 0.787 - sin * 0.213, 0.715 - cos * 0.715 - sin * 0.715, 0.072 - cos * 0.072 + sin * 0.928,
0.213 - cos * 0.213 + sin * 0.143, 0.715 + cos * 0.285 + sin * 0.140, 0.072 - cos * 0.072 - sin * 0.283,
0.213 - cos * 0.213 - sin * 0.787, 0.715 - cos * 0.715 + sin * 0.715, 0.072 + cos * 0.928 + sin * 0.072
]);
}
Реалізація brightness()таcontrast()
brightness()І contrast()фільтри реалізуються <feComponentTransfer>з <feFuncX type="linear" />.
Кожен <feFuncX type="linear" />елемент приймає атрибут нахилу та перехоплення . Потім він обчислює кожне нове значення кольору за допомогою простої формули:
value = slope * value + intercept
Це легко здійснити:
function linear(slope = 1, intercept = 0) {
this.r = this.clamp(this.r * slope + intercept * 255);
this.g = this.clamp(this.g * slope + intercept * 255);
this.b = this.clamp(this.b * slope + intercept * 255);
}
Після того, як це буде реалізовано brightness()та contrast()може бути реалізовано також:
function brightness(value = 1) { this.linear(value); }
function contrast(value = 1) { this.linear(value, -(0.5 * value) + 0.5); }
Реалізація invert()
invert()Фільтр реалізований <feComponentTransfer>з <feFuncX type="table" />.
У специфікації зазначено:
Далі, C - початковий компонент, а C ' - перекомпонований компонент; обидва у закритому інтервалі [0,1].
Для "таблиці" функція визначається лінійною інтерполяцією між значеннями, наведеними в таблиці атрибутівValues . У таблиці є n + 1 значення (тобто v 0 до v n ) із зазначенням початкового та кінцевого значень для n рівних розмірів інтерполяційних областей. Інтерполяції використовують наступну формулу:
Для значення C знайдіть k таке, що:
k / n ≤ C <(k + 1) / n
Результат C ' задається:
C '= v k + (C - k / n) * n * (v k + 1 - v k )
Пояснення цієї формули:
invert()Фільтра визначає цю таблицю: [значення, 1 - значення]. Це tableValues або v .- Формула визначає n , таким, що n + 1 - довжина таблиці. Оскільки довжина таблиці дорівнює 2, n = 1.
- Формула визначає k , при цьому k і k + 1 є індексами таблиці. Оскільки таблиця має 2 елементи, k = 0.
Таким чином, ми можемо спростити формулу до:
C '= v 0 + C * (v 1 - v 0 )
Вкладаючи значення таблиці, нам залишається:
C '= значення + C * (1 - значення - значення)
Ще одне спрощення:
C '= значення + C * (значення 1 - 2 *)
Специфікація визначає значення C і C ' як значення RGB в межах 0-1 (на відміну від 0-255). Як результат, ми повинні зменшити масштаби до обчислень та змінити їх назад після.
Таким чином, ми доходимо до нашої реалізації:
function invert(value = 1) {
this.r = this.clamp((value + (this.r / 255) * (1 - 2 * value)) * 255);
this.g = this.clamp((value + (this.g / 255) * (1 - 2 * value)) * 255);
this.b = this.clamp((value + (this.b / 255) * (1 - 2 * value)) * 255);
}
Інтерлюдія: @ алгоритм грубої сили @ Дейва
@ Код Дейва генерує 176 660 комбінацій фільтрів, включаючи:
- 11
invert()фільтрів (0%, 10%, 20%, ..., 100%)
- 11
sepia()фільтрів (0%, 10%, 20%, ..., 100%)
- 20
saturate()фільтрів (5%, 10%, 15%, ..., 100%)
- 73
hue-rotate()фільтри (0deg, 5deg, 10deg, ..., 360deg)
Він обчислює фільтри в такому порядку:
filter: invert(a%) sepia(b%) saturate(c%) hue-rotate(θdeg);
Потім вона повторюється через усі обчислені кольори. Він зупиняється, коли він знайде згенерований колір у межах допуску (усі значення RGB знаходяться в межах 5 одиниць від цільового кольору).
Однак це повільно і неефективно. Таким чином, я представляю власну відповідь.
Впровадження SPSA
По-перше, ми повинні визначити функцію втрат , яка повертає різницю між кольором, отриманим комбінацією фільтрів, і цільовим кольором. Якщо фільтри ідеальні, функція втрати повинна повернути 0.
Ми будемо вимірювати різницю кольорів як суму двох показників:
- Різниця в RGB, оскільки мета полягає в тому, щоб отримати найближче значення RGB.
- Різниця HSL, оскільки багато значень HSL відповідають фільтрам (наприклад, відтінок приблизно корелює з
hue-rotate()насиченням, корелює з saturate()тощо). Це керується алгоритмом.
Функція втрати візьме один аргумент - масив відсотків фільтра.
Ми будемо використовувати такий фільтр:
filter: invert(a%) sepia(b%) saturate(c%) hue-rotate(θdeg) brightness(e%) contrast(f%);
Впровадження:
function loss(filters) {
let color = new Color(0, 0, 0);
color.invert(filters[0] / 100);
color.sepia(filters[1] / 100);
color.saturate(filters[2] / 100);
color.hueRotate(filters[3] * 3.6);
color.brightness(filters[4] / 100);
color.contrast(filters[5] / 100);
let colorHSL = color.hsl();
return Math.abs(color.r - this.target.r)
+ Math.abs(color.g - this.target.g)
+ Math.abs(color.b - this.target.b)
+ Math.abs(colorHSL.h - this.targetHSL.h)
+ Math.abs(colorHSL.s - this.targetHSL.s)
+ Math.abs(colorHSL.l - this.targetHSL.l);
}
Ми спробуємо мінімізувати функцію втрат, таким чином:
loss([a, b, c, d, e, f]) = 0
Алгоритм SPSA ( веб-сайт , додаткова інформація , папір , документ про реалізацію , довідковий код ) дуже хороший у цьому. Він був розроблений для оптимізації складних систем з локальними мінімумами, шумовими / нелінійними / багатоваріантними функціями втрат тощо. Він був використаний для налаштування шахових двигунів . І на відміну від багатьох інших алгоритмів, документи, що описують його, насправді зрозумілі (хоча і з великими зусиллями).
Впровадження:
function spsa(A, a, c, values, iters) {
const alpha = 1;
const gamma = 0.16666666666666666;
let best = null;
let bestLoss = Infinity;
let deltas = new Array(6);
let highArgs = new Array(6);
let lowArgs = new Array(6);
for(let k = 0; k < iters; k++) {
let ck = c / Math.pow(k + 1, gamma);
for(let i = 0; i < 6; i++) {
deltas[i] = Math.random() > 0.5 ? 1 : -1;
highArgs[i] = values[i] + ck * deltas[i];
lowArgs[i] = values[i] - ck * deltas[i];
}
let lossDiff = this.loss(highArgs) - this.loss(lowArgs);
for(let i = 0; i < 6; i++) {
let g = lossDiff / (2 * ck) * deltas[i];
let ak = a[i] / Math.pow(A + k + 1, alpha);
values[i] = fix(values[i] - ak * g, i);
}
let loss = this.loss(values);
if(loss < bestLoss) { best = values.slice(0); bestLoss = loss; }
} return { values: best, loss: bestLoss };
function fix(value, idx) {
let max = 100;
if(idx === 2 /* saturate */) { max = 7500; }
else if(idx === 4 /* brightness */ || idx === 5 /* contrast */) { max = 200; }
if(idx === 3 /* hue-rotate */) {
if(value > max) { value = value % max; }
else if(value < 0) { value = max + value % max; }
} else if(value < 0) { value = 0; }
else if(value > max) { value = max; }
return value;
}
}
Я вніс деякі зміни / оптимізації в SPSA:
- Використання найкращого результату, а не останнього.
- Повторне використання всіх масивів (
deltas, highArgs, lowArgs), замість того , щоб відтворити їх з кожної ітерації.
- Використовуючи масив значень для , замість одного значення. Це тому, що всі фільтри різні, і тому вони повинні рухатися / зближуватися з різною швидкістю.
- Запуск
fixфункції після кожної ітерації. Він затискає всі значення від 0% до 100%, за винятком saturate(де максимум становить 7500%) brightnessі contrast(де максимум - 200%) та hueRotate(де значення обмотуються замість затиснутих).
Я використовую SPSA у двоступеневому процесі:
- "Широкий" етап, який намагається "дослідити" простір пошуку. Якщо результати не будуть задовільними, це зробить обмежені спроби SPSA.
- "Вузький" етап, який отримує найкращий результат від широкого етапу і намагається "вдосконалити" його. Він використовує динамічні значення для A і a .
Впровадження:
function solve() {
let result = this.solveNarrow(this.solveWide());
return {
values: result.values,
loss: result.loss,
filter: this.css(result.values)
};
}
function solveWide() {
const A = 5;
const c = 15;
const a = [60, 180, 18000, 600, 1.2, 1.2];
let best = { loss: Infinity };
for(let i = 0; best.loss > 25 && i < 3; i++) {
let initial = [50, 20, 3750, 50, 100, 100];
let result = this.spsa(A, a, c, initial, 1000);
if(result.loss < best.loss) { best = result; }
} return best;
}
function solveNarrow(wide) {
const A = wide.loss;
const c = 2;
const A1 = A + 1;
const a = [0.25 * A1, 0.25 * A1, A1, 0.25 * A1, 0.2 * A1, 0.2 * A1];
return this.spsa(A, a, c, wide.values, 500);
}
Налаштування SPSA
Попередження: Не возиться з кодом SPSA, особливо з його константами, якщо ви не впевнені, що знаєте, що робите.
Важливими константами є A , a , c , початкові значення, порогові значення, значення maxin fix()та кількість ітерацій кожного етапу. Усі ці значення були ретельно налаштовані, щоб отримати хороші результати, і випадкове вкручування їх майже напевно зменшить корисність алгоритму.
Якщо ви наполягаєте на її зміні, потрібно провести вимірювання, перш ніж "оптимізувати".
Спочатку застосуйте цей пластир .
Потім запустіть код у Node.js. Через досить тривалий час результат повинен бути приблизно таким:
Average loss: 3.4768521401985275
Average time: 11.4915ms
Тепер налаштуйте константи на зміст вашого серця.
Деякі поради:
- Середня втрата повинна становити близько 4. Якщо вона більша за 4, це дає занадто далекі результати, і вам слід налаштуватися на точність. Якщо вона менше 4, це витрачає час, і вам слід зменшити кількість ітерацій.
- Якщо ви збільшуєте / зменшуєте кількість ітерацій, відрегулюйте A відповідним чином.
- Якщо збільшити / зменшити A , відрегулюйте відповідним чином .
- Використовуйте
--debugпрапор, якщо ви хочете побачити результат кожної ітерації.
TL; DR
