@Dave был первым, кто опубликовал ответ на этот вопрос (с рабочим кодом), и его ответ стал для меня бесценным источником бессовестной копии и вдохновения. Этот пост начинался как попытка объяснить и уточнить ответ @Dave, но с тех пор превратился в собственный ответ.
Мой метод значительно быстрее. Согласно тесту jsPerf на случайно сгенерированных цветах RGB, алгоритм @Dave работает за 600 мс , а мой - за 30 мс . Это определенно может иметь значение, например, во время загрузки, когда скорость имеет решающее значение.
Кроме того, для некоторых цветов мой алгоритм работает лучше:
- Ведь
rgb(0,255,0)@Dave's производит rgb(29,218,34)и производитrgb(1,255,0)
- Потому что
rgb(0,0,255)@Dave's производит, rgb(37,39,255)а мой -rgb(5,6,255)
- Потому что
rgb(19,11,118)@Dave's производит, rgb(36,27,102)а мой -rgb(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>
использование
let color = new Color(0, 255, 0);
let solver = new Solver(color);
let result = solver.solve();
let filterCSS = result.css;
объяснение
Мы начнем с написания 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)}%);`;
}
}
Объяснение:
ColorКласс представляет цвет RGB.
- Его
toString()функция возвращает цвет в rgb(...)цветовой строке CSS .
- Его
hsl()функция возвращает цвет, преобразованный в HSL .
- Его
clamp()функция гарантирует, что заданное значение цвета находится в пределах (0-255).
SolverКласс будет пытаться решить для требуемого цвета.
- Его
css()функция возвращает заданный фильтр в строке фильтра CSS.
Реализация grayscale(), sepia()иsaturate()
Сердце фильтров CSS / SVG - это примитивы фильтров , которые представляют собой низкоуровневые модификации изображения.
Фильтры grayscale(), sepia()и saturate()реализуются примитивом фильтра <feColorMatrix>, который выполняет умножение матриц между матрицей, заданной фильтром (часто генерируемой динамически), и матрицей, созданной из цвета. Диаграмма:
Здесь мы можем сделать некоторые оптимизации:
- Последний элемент цветовой матрицы есть и всегда будет
1. Нет смысла вычислять или хранить его.
- Нет смысла вычислять или сохранять значение альфа / прозрачности (
A), поскольку мы имеем дело с RGB, а не с RGBA.
- Следовательно, мы можем обрезать матрицы фильтров от 5x5 до 3x5, а цветовую матрицу от 1x5 до 1x3 . Это экономит немного времени.
- Все
<feColorMatrix>фильтры оставляют столбцы 4 и 5 нулями. Следовательно, мы можем дополнительно уменьшить матрицу фильтра до 3x3 .
- Поскольку умножение относительно простое, нет необходимости перетаскивать для этого сложные математические библиотеки . Мы можем реализовать алгоритм умножения матриц самостоятельно.
Реализация:
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;
}
(Мы используем временные переменные для хранения результатов умножения каждой строки, потому что мы не хотим, чтобы изменения и this.rт. Д. Влияли на последующие вычисления.)
Теперь, когда мы реализовали <feColorMatrix>, мы можем реализовать grayscale(), sepia()и saturate(), которые просто вызывают его с заданной матрицей фильтра:
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
]);
}
Внедрение hue-rotate()
hue-rotate()Фильтр реализуется <feColorMatrix type="hueRotate" />.
Матрица фильтра рассчитывается, как показано ниже:
Например, элемент a 00 будет рассчитываться так:
Некоторые примечания:
- Угол поворота указан в градусах. Перед передачей в
Math.sin()или его необходимо преобразовать в радианы Math.cos().
Math.sin(angle)и Math.cos(angle)должен быть вычислен один раз, а затем кэширован.
Реализация:
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
]);
}
Реализация brightness()иcontrast()
brightness()И contrast()фильтры реализуются <feComponentTransfer>с <feFuncX type="linear" />.
Каждый <feFuncX type="linear" />элемент принимает атрибут наклона и перехвата . Затем он вычисляет каждое новое значение цвета по простой формуле:
value = slope * value + intercept
Это легко реализовать:
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);
}
Как только это будет реализовано, brightness()а также contrast()может быть реализовано:
function brightness(value = 1) { this.linear(value); }
function contrast(value = 1) { this.linear(value, -(0.5 * value) + 0.5); }
Внедрение invert()
invert()Фильтр реализован <feComponentTransfer>с <feFuncX type="table" />.
В спецификации говорится:
Далее C - это начальный компонент, а C ' - повторно отображаемый компонент; оба в закрытом интервале [0,1].
Для «таблицы» функция определяется линейной интерполяцией между значениями, указанными в атрибуте tableValues . В таблице есть n + 1 значений (т. Е. От v 0 до v n ), определяющих начальное и конечное значения для n областей интерполяции одинакового размера. Для интерполяции используется следующая формула:
Для значения C найдите такое k , что:
к / п ≤ С <(к + 1) / п
Результат C ' определяется как:
C '= v k + (C - k / n) * n * (v k + 1 - v k )
Объяснение этой формулы:
invert()Фильтра определяет эту таблицу: [значение, 1 - значение]. Это tableValues или v .- Формула определяет n , так что n + 1 - длина таблицы. Поскольку длина таблицы равна 2, n = 1.
- Формула определяет k , где k и k + 1 являются индексами таблицы. Так как в таблице 2 элемента, k = 0.
Таким образом, мы можем упростить формулу до:
C '= v 0 + C * (v 1 - v 0 )
Подставляя значения таблицы, мы получаем:
C '= значение + C * (1 - значение - значение)
Еще одно упрощение:
C '= значение + C * (1-2 * значение)
Спецификация определяет C и C ' как значения RGB в пределах 0-1 (в отличие от 0-255). В результате мы должны масштабировать значения перед вычислением и увеличивать их после.
Итак, мы подошли к нашей реализации:
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);
}
Интерлюдия: алгоритм грубой силы @Dave
Код @Dave генерирует 176 660 комбинаций фильтров, включая:
- 11
invert() фильтров (0%, 10%, 20%, ..., 100%)
- 11
sepia() фильтров (0%, 10%, 20%, ..., 100%)
- 20
saturate() фильтров (5%, 10%, 15%, ..., 100%)
- 73
hue-rotate() фильтра (0 градусов, 5 градусов, 10 градусов, ..., 360 градусов)
Он вычисляет фильтры в следующем порядке:
filter: invert(a%) sepia(b%) saturate(c%) hue-rotate(θdeg);
Затем он перебирает все вычисленные цвета. Он останавливается, когда обнаруживает сгенерированный цвет в пределах допуска (все значения RGB находятся в пределах 5 единиц от целевого цвета).
Однако это медленно и неэффективно. Итак, я даю свой ответ.
Реализация SPSA
Во-первых, мы должны определить функцию потерь , которая возвращает разницу между цветом, полученным с помощью комбинации фильтров, и целевым цветом. Если фильтры идеальны, функция потерь должна вернуть 0.
Мы будем измерять разницу в цвете как сумму двух показателей:
- Разница RGB, потому что цель - получить максимально близкое значение RGB.
- Разница HSL, потому что многие значения HSL соответствуют фильтрам (например, оттенок примерно коррелирует с
hue-rotate(), насыщенность коррелирует с saturate()и т.д.). Это направляет алгоритм.
Функция потерь примет один аргумент - массив процентов фильтров.
Мы будем использовать следующий порядок фильтров:
filter: invert(a%) sepia(b%) saturate(c%) hue-rotate(θdeg) brightness(e%) contrast(f%);
Реализация:
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);
}
Мы постараемся минимизировать функцию потерь, чтобы:
loss([a, b, c, d, e, f]) = 0
SPSA алгоритм ( веб - сайт , подробнее , бумага , бумага реализации , код ссылки ) очень хорош в этом. Он был разработан для оптимизации сложных систем с локальными минимумами, зашумленными / нелинейными / многомерными функциями потерь и т.д. Он использовался для настройки шахматных движков. . И в отличие от многих других алгоритмов, статьи, описывающие его, действительно понятны (хотя и с большим трудом).
Реализация:
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 внес некоторые изменения / оптимизации в SPSA:
- Использование лучшего результата вместо последнего.
- Повторное использование всех массивов (
deltas, highArgs, lowArgs), вместо того , чтобы воссоздать их с каждой итерации.
- Использование массива значений для a вместо одного значения. Это потому, что все фильтры разные, и поэтому они должны двигаться / сходиться с разной скоростью.
- Запуск
fixфункции после каждой итерации. Он фиксирует все значения в saturateдиапазоне от 0% до 100%, кроме (где максимальное значение составляет 7500%), brightnessи contrast(где максимальное значение составляет 200%) и hueRotate(где значения обертываются, а не фиксируются).
Я использую SPSA в двухэтапном процессе:
- «Широкий» этап, который пытается «исследовать» поисковое пространство. Если результаты неудовлетворительны, будет выполнено ограниченное количество повторных попыток SPSA.
- «Узкий» этап, который берет лучший результат от широкого этапа и пытается его «усовершенствовать». Он использует динамические значения для A и a .
Реализация:
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);
}
Тюнинг SPSA
Предупреждение: не связывайтесь с кодом SPSA, особенно с его константами, если вы не уверены, что знаете, что делаете.
Важными константами являются A , a , c , начальные значения, пороги повторных попыток, значения maxin fix()и количество итераций каждого этапа. Все эти значения были тщательно настроены для получения хороших результатов, и случайное их изменение почти наверняка снизит полезность алгоритма.
Если вы настаиваете на его изменении, вы должны измерить, прежде чем "оптимизировать".
Сначала примените этот патч .
Затем запустите код в Node.js. Через некоторое время результат должен быть примерно таким:
Average loss: 3.4768521401985275
Average time: 11.4915ms
Теперь настройте константы по своему усмотрению.
Несколько советов:
- Средняя потеря должна быть около 4. Если она больше 4, это дает слишком далекие результаты, и вам следует настроиться на точность. Если он меньше 4, это напрасная трата времени, и вам следует уменьшить количество итераций.
- Если вы увеличиваете / уменьшаете количество итераций, отрегулируйте A соответствующим образом.
- Если увеличить / уменьшить A , отрегулируйте соответствующим образом .
- Используйте этот
--debugфлаг, если хотите видеть результат каждой итерации.
TL; DR
