[机器学习]神经网络反向传播的推导

神经网络反向传播的推导

对于神经网络的训练过程而言，其反向传播算法是训练过程的核心，神经网络根据预测值$\hat{y}$与实际值$y$的偏差从后向前来计算损失函数对于各个参数的梯度，从而利用梯度下降的方法来优化训练神经网络的各个参数。

神经网络的计算流程图如下：

从该流程图可以看到，如果我们要计算神经网络的参数$W^{[1]},b^{[1]},W^{[2]},b^{[2]}$，首先需要计算$\frac{\partial L}{\partial a^{[2]}}$和$\frac{\partial a^{[2]}}{\partial z^{[2]}}$，然后根据链式法则得到$\frac{\partial L}{\partial z^{[2]}}=\frac{\partial L}{\partial a^{[2]}}\frac{\partial a^{[2]}}{\partial z^{[2]}}$。

之后再计算$\frac{\partial z^{[2]}}{\partial W^{[2]}}$和$\frac{\partial z^{[2]}}{\partial b^{[2]}}$，同样根据链式法则可以得到$\frac{\partial L}{\partial W^{[2]}}=\frac{\partial L}{\partial z^{[2]}}\frac{\partial z^{[2]}}{\partial W^{[2]}}$以及得到$\frac{\partial L}{\partial b^{[2]}}=\frac{\partial L}{\partial z^{[2]}}\frac{\partial z^{[2]}}{\partial b^{[2]}}$。这样便得到了$dW^{[2]}$和$db^{[2]}$。

另外对于$dW^{[1]}$和$db^{[1]}$的计算，需要先计算$\frac{\partial z^{[1]}}{\partial W^{[1]}}$，$\frac{\partial a^{[1]}}{\partial z^{[1]}}$和$\frac{\partial z^{[2]}}{\partial a^{[1]}}$，同样根据链式法则可以得到$\frac{\partial L}{\partial W^{[1]}}=\frac{\partial L}{\partial z^{[2]}}\frac{\partial z^{[2]}}{\partial a^{[1]}}\frac{\partial a^{[1]}}{\partial z^{[1]}}\frac{\partial z^{[1]}}{\partial W^{[1]}}$，以及$\frac{\partial L}{\partial b^{[1]}}=\frac{\partial L}{\partial z^{[2]}}\frac{\partial z^{[2]}}{\partial a^{[1]}}\frac{\partial a^{[1]}}{\partial z^{[1]}}\frac{\partial z^{[1]}}{\partial b^{[1]}}$。这样也得到了$dW^{[1]}$和$db^{[1]}$。

在使用随机梯度下降(SGD)优化算法以及交叉熵(Cross Entropy)损失函数的时候，我们令$a^{[2]}=\hat{y}$，即损失函数：

$$L(\hat{y},y)=-(ylog\hat{y}+(1-y)log(1-\hat{y}))$$

使用sigmoid激活函数，即

$$a^{[1]}=\sigma(z^{[1]})=\frac{1}{1+e^{-z^{[1]}}}\\a^{[2]}=\sigma(z^{[2]})=\frac{1}{1+e^{-z^{[2]}}}$$

将该激活函数和损失函数代入上面的计算过程，可以得到：

$$dz^{[2]}=a^{[2]}-y\\ dW^{[2]}=dz^{[2]}a^{[1]T}\\ db^{[2]}=dz^{[2]}\\ dz^{[1]}=W^{[2]T}dz^{[2]}*\sigma^{'}(z^{[1]})\\ dW^{[1]}=dz^{[1]}x^{T}\\ db^{[1]}=dz^{[1]}$$
在进行随机梯度下降的过程中，随机选取样本中的一个错误分类点，根据该点计算当前的$dW^{[1]},db^{[1]},dW^{[2]},db^{[2]}$，然后利用以下公式来更新$W^{[1]},b^{[1]},W^{[2]},b^{[2]}$：
$$W^{[2]}:=W^{[2]}-\alpha *dW^{[2]}\\ b^{[2]}:=b^{[2]}-\alpha *db^{[2]}\\ W^{[1]}:=W^{[1]}-\alpha *dW^{[1]}\\ b^{[1]}:=b^{[1]}-\alpha *db^{[1]}$$
直到收敛为止。

对于神经网络的训练，还有批量梯度下降(Batch Gradient Descent)和小批量梯度下降(Mini-Batch Gradient Descent)，带动量的随机梯度下降(Momentum)，RMSProp，Adam等方法，后面再做详解。

To be continue…