@Dave foi o primeiro a postar uma resposta para isso (com código funcional), e sua resposta foi uma fonte inestimável de cópia sem vergonha e inspiração colada para mim. Esta postagem começou como uma tentativa de explicar e refinar a resposta de @ Dave, mas desde então evoluiu para uma resposta própria.
Meu método é significativamente mais rápido. De acordo com um benchmark jsPerf em cores RGB geradas aleatoriamente, o algoritmo de @ Dave é executado em 600 ms , enquanto o meu é executado em 30 ms . Isso pode ser importante, por exemplo, no tempo de carregamento, onde a velocidade é crítica.
Além disso, para algumas cores, meu algoritmo tem melhor desempenho:
- Pois
rgb(0,255,0), @ Dave's produz rgb(29,218,34)e produzrgb(1,255,0)
- Pois
rgb(0,0,255), @ Dave's produz rgb(37,39,255)e mina produzrgb(5,6,255)
- Pois
rgb(19,11,118), @ Dave's produz rgb(36,27,102)e mina produzrgb(20,11,112)
Demo
"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>
Uso
let color = new Color(0, 255, 0);
let solver = new Solver(color);
let result = solver.solve();
let filterCSS = result.css;
Explicação
Começaremos escrevendo algum 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)}%);`;
}
}
Explicação:
- A
Colorclasse representa uma cor RGB.
- Sua
toString()função retorna a cor em uma rgb(...)string de cores CSS .
- Sua
hsl()função retorna a cor, convertida em HSL .
- Sua
clamp()função garante que um determinado valor de cor esteja dentro dos limites (0-255).
- A
Solverclasse tentará encontrar uma cor-alvo.
- Sua
css()função retorna um determinado filtro em uma string de filtro CSS.
Implementação grayscale(), sepia()esaturate()
O coração dos filtros CSS / SVG são os primitivos de filtro , que representam modificações de baixo nível em uma imagem.
Os filtros grayscale(), sepia()e saturate()são implementados pelo filtro primário <feColorMatrix>, que realiza a multiplicação da matriz entre uma matriz especificada pelo filtro (geralmente gerada dinamicamente) e uma matriz criada a partir da cor. Diagrama:
Existem algumas otimizações que podemos fazer aqui:
- O último elemento da matriz de cores é e sempre será
1. Não adianta calcular ou armazená-lo.
- Também não adianta calcular ou armazenar o valor alfa / transparência (
A), já que estamos lidando com RGB, não RGBA.
- Portanto, podemos cortar as matrizes de filtro de 5x5 para 3x5, e a matriz de cor de 1x5 para 1x3 . Isso economiza um pouco de trabalho.
- Todos os
<feColorMatrix>filtros deixam as colunas 4 e 5 como zeros. Portanto, podemos reduzir ainda mais a matriz do filtro para 3x3 .
- Visto que a multiplicação é relativamente simples, não há necessidade de arrastar bibliotecas matemáticas complexas para isso. Podemos implementar o algoritmo de multiplicação de matrizes por conta própria.
Implementação:
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;
}
(Usamos variáveis temporárias para manter os resultados de cada multiplicação de linha, porque não queremos mudanças para this.r etc. afetando os cálculos subsequentes.)
Agora que temos implementado <feColorMatrix>, podemos implementar grayscale(), sepia()e saturate(), que simplesmente invocá-lo com uma dada matriz filtro:
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
]);
}
Implementando hue-rotate()
O hue-rotate()filtro é implementado por <feColorMatrix type="hueRotate" />.
A matriz do filtro é calculada conforme mostrado abaixo:
Por exemplo, o elemento a 00 seria calculado assim:
Algumas notas:
- O ângulo de rotação é dado em graus. Deve ser convertido para radianos antes de ser passado para
Math.sin()ou Math.cos().
Math.sin(angle)e Math.cos(angle)deve ser computado uma vez e depois armazenado em cache.
Implementação:
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
]);
}
Implementando brightness()econtrast()
Os filtros brightness()e contrast()são implementados por <feComponentTransfer>com <feFuncX type="linear" />.
Cada <feFuncX type="linear" />elemento aceita um atributo de inclinação e interceptação . Em seguida, calcula cada novo valor de cor por meio de uma fórmula simples:
value = slope * value + intercept
Isso é fácil de implementar:
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);
}
Depois de implementado, brightness()e também contrast()pode ser implementado:
function brightness(value = 1) { this.linear(value); }
function contrast(value = 1) { this.linear(value, -(0.5 * value) + 0.5); }
Implementando invert()
O invert()filtro é implementado por <feComponentTransfer>com <feFuncX type="table" />.
A especificação afirma:
A seguir, C é o componente inicial e C ' é o componente remapeado; ambos no intervalo fechado [0,1].
Para "tabela", a função é definida por interpolação linear entre os valores dados no atributo tableValues . A tabela tem n + 1 valores (ou seja, v 0 a v n ) especificando os valores inicial e final para n regiões de interpolação de tamanho uniforme. As interpolações usam a seguinte fórmula:
Para um valor C encontre k tal que:
k / n ≤ C <(k + 1) / n
O resultado C ' é dado por:
C '= v k + (C - k / n) * n * (v k + 1 - v k )
Uma explicação desta fórmula:
- O
invert()filtro define esta tabela: [valor, 1 - valor]. Este é tableValues ou v .
- A fórmula define n , de forma que n + 1 é o comprimento da tabela. Como o comprimento da tabela é 2, n = 1.
- A fórmula define k , com k e k + 1 sendo índices da tabela. Como a tabela possui 2 elementos, k = 0.
Assim, podemos simplificar a fórmula para:
C '= v 0 + C * (v 1 - v 0 )
Incorporando os valores da tabela, ficamos com:
C '= valor + C * (1 - valor - valor)
Mais uma simplificação:
C '= valor + C * (1 - 2 * valor)
A especificação define C e C ' como valores RGB, dentro dos limites 0-1 (em oposição a 0-255). Como resultado, devemos reduzir os valores antes do cálculo e aumentá-los novamente depois.
Assim, chegamos à nossa implementação:
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);
}
Interlúdio: algoritmo de força bruta de @ Dave
O código de @ Dave gera 176.660 combinações de filtros, incluindo:
- 11
invert()filtros (0%, 10%, 20%, ..., 100%)
- 11
sepia()filtros (0%, 10%, 20%, ..., 100%)
- 20
saturate()filtros (5%, 10%, 15%, ..., 100%)
- 73
hue-rotate()filtros (0deg, 5deg, 10deg, ..., 360deg)
Ele calcula os filtros na seguinte ordem:
filter: invert(a%) sepia(b%) saturate(c%) hue-rotate(θdeg);
Em seguida, itera por todas as cores calculadas. Ele para quando encontra uma cor gerada dentro da tolerância (todos os valores RGB estão dentro de 5 unidades da cor de destino).
No entanto, isso é lento e ineficiente. Assim, apresento minha própria resposta.
Implementando SPSA
Primeiro, devemos definir uma função de perda , que retorna a diferença entre a cor produzida por uma combinação de filtros e a cor alvo. Se os filtros forem perfeitos, a função de perda deve retornar 0.
Mediremos a diferença de cores como a soma de duas métricas:
- Diferença RGB, porque o objetivo é produzir o valor RGB mais próximo.
- Diferença de HSL, porque muitos valores de HSL correspondem a filtros (por exemplo, matiz se correlaciona aproximadamente com
hue-rotate(), saturação se correlaciona com saturate()etc.) Isso orienta o algoritmo.
A função de perda terá um argumento - uma matriz de porcentagens de filtro.
Usaremos a seguinte ordem de filtro:
filter: invert(a%) sepia(b%) saturate(c%) hue-rotate(θdeg) brightness(e%) contrast(f%);
Implementação:
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);
}
Tentaremos minimizar a função de perda, de modo que:
loss([a, b, c, d, e, f]) = 0
O algoritmo SPSA ( website , mais informações , artigo , documento de implementação , código de referência ) é muito bom nisso. Ele foi projetado para otimizar sistemas complexos com mínimos locais, funções de perda com ruído / não linear / multivariada, etc. Ele tem sido usado para ajustar motores de xadrez . E, ao contrário de muitos outros algoritmos, os documentos que o descrevem são realmente compreensíveis (embora com grande esforço).
Implementação:
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;
}
}
Fiz algumas modificações / otimizações no SPSA:
- Usando o melhor resultado produzido, em vez do último.
- Reutilizar todas as matrizes (
deltas, highArgs, lowArgs), em vez de criá-los com cada iteração.
- Usando uma matriz de valores para a , em vez de um único valor. Isso ocorre porque todos os filtros são diferentes e, portanto, eles devem se mover / convergir em velocidades diferentes.
- Executando uma
fixfunção após cada iteração. Ele fixa todos os valores entre 0% e 100%, exceto saturate(onde o máximo é 7500%), brightnesse contrast(onde o máximo é 200%) e hueRotate(onde os valores são agrupados em vez de fixados).
Eu uso o SPSA em um processo de duas etapas:
- O palco "amplo", que tenta "explorar" o espaço de busca. Ele fará tentativas limitadas de SPSA se os resultados não forem satisfatórios.
- O estágio "estreito", que tira o melhor resultado do estágio amplo e tenta "refiná-lo". Ele usa valores dinâmicos para A e a .
Implementação:
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);
}
Ajustando SPSA
Aviso: não mexa com o código SPSA, especialmente com suas constantes, a menos que tenha certeza de que sabe o que está fazendo.
As constantes importantes são A , a , c , os valores iniciais, os limites de novas tentativas, os valores de maxin fix()e o número de iterações de cada estágio. Todos esses valores foram cuidadosamente ajustados para produzir bons resultados, e misturá-los aleatoriamente quase definitivamente reduzirá a utilidade do algoritmo.
Se você insiste em alterá-lo, deve medir antes de "otimizar".
Primeiro, aplique este patch .
Em seguida, execute o código em Node.js. Depois de algum tempo, o resultado deve ser mais ou menos assim:
Average loss: 3.4768521401985275
Average time: 11.4915ms
Agora sintonize as constantes de acordo com o seu conteúdo.
Algumas dicas:
- A perda média deve ser em torno de 4. Se for maior que 4, está produzindo resultados muito distantes e você deve ajustar para precisão. Se for menor que 4, é uma perda de tempo e você deve reduzir o número de iterações.
- Se você aumentar / diminuir o número de iterações, ajuste A apropriadamente.
- Se você aumentar / diminuir A , ajuste a apropriadamente.
- Use o
--debugsinalizador se quiser ver o resultado de cada iteração.
TL; DR
