5.机器学习的实用层面

最新推荐文章于 2025-03-17 20:03:33 发布

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#吴恩达 #深度学习 #正则化

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训练，验证，测试集

训练神经网络时，我们需要做出很多决策，比如：层数，每层的隐含单元数，学习速率，各层的激活函数等
但是，不可能一开始就准确预测出这些超参。

从一个领域或者应用领域得来的直觉经验，通常无法转移到其他应用领域

在训练集上执行算法
通过验证集简单交叉验证集选择最好的模型
在测试集上进行评估

训练集，验证集和测试集的比例随着数据的样本量增长是要变化的。
总体趋势是：训练集占比变大，验证集和测试集变少，因为验证集起选择作用，测试集起评估作用，本质上来说就是在验证一个算法的性能，只需要少量样本就可以做到了。

！！验证集和测试集要来自于同一分布。

若没有明确需求，没有测试集也不要紧，训练后通过验证集选取适合的模型就可以了。

偏差和方差

高偏差-欠拟合
高方差-过拟合

吴恩达老师的话说就是：

训练集误差较大：高偏差-欠拟合

验证集误差比训练集误差大的多：高方差-过拟合

换言之就是泛化性能和拟合性能的问题，验证集要尽量和测试集同一分布的，代表的是实际场景的表现。

误差是训练集和真值的比较，代表的是拟合能力。

为何如此？
就要看公式了，方差与预测值期望比较，偏差与真值比较。

这地方看不懂的可以点一下标题看看这篇博文。看着公式更好理解一些。

机器学习基础

如果偏差的确很高，甚至无法拟合数据，那么要做的就是选择一个新的网络。

正则化

过拟合问题–高方差

可以通过正则化和准备更多的数据来解决

\frac{\lambda}{2m}W^TW2mλWTW,W^TW是欧几里得范数（2范数）的平方，此方法称为L2正则化。

为什么不正则化b？
因为W通常是一个高维参数矢量，而b只是单个数字，W已经覆盖了绝大多数参数。解决了W导致的过拟合问题通常也就解决了整个模型的过拟合问题。

L1范式：\frac{\lambda}{m}\sum_{j=1}^{n_x}\vert{W}\vertmλ∑j=1nx∣W∣

如果使用L1正则化，W最终会是稀疏的，W向量中会有很多0。也不会减少存储模型所占用的内存。所以一般情况人们在训练网络时，越来越倾向于使用L2正则化

\lambdaλ是正则化参数，通常使用验证集或交叉验证集来配置这个参数，要考虑训练集之间的权衡，把参数设置为较小值。

lambda是一个保留字，在编程时写成lambd

如何在神经网络中实现L2正则化？

正则项为\frac{\lambda}{2m}\sum_1^L\vert{w^{[l]}\vert}^22mλ∑1L∣w[l]∣2,

L是神经网络的总层数

J(W^{[1]},W^{[2]},...,W^{[L]})=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^mL(\hat{y}^{(i)},y^{(i)})+\frac{\lambda}{2m}\sum_1^L\vert{w^{[l]}\vert}^2J(W[1],W[2],...,W[L])=m1∑i=1mL(y^(i),y(i))+2mλ∑1L∣w[l]∣2

\vert{W^{[l]}}\vert^2_F=\sum_{i=1}^{n^{[l]}}\sum_{j=1}^{n^{[l-1]}}(w_{ij})^2∣W[l]∣F2=∑i=1n[l]∑j=1n[l−1](wij)2

i和j的上界原因：
W是一个n^{[l]}\times{n{[l-1]}}n[l]×n[l−1]的多维矩阵。

W{[l]}=(1-\frac{\alpha\lambda}{m})W^{l}-\alpha(formbackprop)W[l]=(1−mαλ)Wl−α(formbackprop)

(1-\frac{\alpha\lambda}{m})(1−mαλ)往往小于1，因此L2范式正则化也被称为权重衰减。

左图是高偏差，右图是高方差，中间是刚刚好。

如果正则化\lambdaλ设置的足够大，权重矩阵W被设置为接近于0的值，就是把多隐藏单元的权重设为0，相当于变成了一个很小的网络. (相当于一个逻辑回归单元，但是深度却很大)，使这个网络从过度拟合的状态更接近左图的高偏差状态。

但是\lambdaλ会有一个中间值，于是又一个接近Just Right的中间状态。

W更接近于0，隐藏单元的影响变小了。

dropout正则化

Dropout正则化–又叫随机失活，解决过拟合问题

设置消除神经网络中结点的概率
每个结点按设计的概率进行淘汰
删除掉与选中被淘汰的结点进出的连线
对每一层的每一个结点迭代的执行上述过程
最后得到一个结点更少的网络
backprop进行训练。

dropout的一种方法–反向随机失活（inverted dropout）

L=3L=3神经网络

d3代表的是第三层的dropout向量

d3 = np.random.rand(a3.shape[0],a3.shape[1])
然后看它是否小于某数，这个数称之为keep-prob，表示保留某个隐藏单元的概率

a^{[3]}=a[3]=np.multiply(a3,d3)

最后，向外扩展a^{[3]}a[3]：
a3 = a3 / keep-prob

这样做的原因是为了修正被删除的那(1-keep-prob)，而不去影响下一层的期望值。

在测试阶段没有必要添加尺度参数(譬如a3 = a3 / keep-prob)

dropout不依赖于任何特征，因为任何特征都是有可能被随机消除的。
不愿意将某一个输入给予过高的权重，所以传播所有权重，将产生收缩权重的平方范数效果。

与L2范式不同的是：L2对不同权重的衰减是不同的,它取决于激活函数倍增的大小.

总结:dropout的功能类似于L2正则化,但更适用于不同的输入范围

从单个神经元入手，选择好keep-prob（不同层可变）,

w^{[1]}w[1]：(3,7)
w^{[2]}w[2]：(7,7)
w^{[3]}w[3]：(7,3)
w^{[4]}w[4]：(3,2)
w^{[5]}w[5]：(2,1)

W^{[2]}W[2]是最大的权重矩阵，为了预防矩阵的过拟合，可以让这一层（2）的keep-prob小一些，对于其它层，过拟合程度没那么严重，可以高一些，比如keep-prob为0.7。

w^{[4]}w[4]：(3,2)
w^{[5]}w[5]：(2,1)
这两个也许不用担心它们的过拟合问题，所以keep-prob设置为1，意味着保留所有单元

最后设置好的神经网络如下：

总结：

对于W权重矩阵规模较大的，设置较小的keep-prob，反之较大
除非算法过拟合,不然不用dropout方法.
主要在计算机视觉领域

keep-prob是可以应用于输入层的，但其值一般接近于1(经验法则)

更容易过拟合的设置keep-prob低一些,缺点：为了交叉验证,要搜索更多的超级参数
在一些层上应用dropout，在有些层不用，应用dropout的层只含有一个超参，keep-prob

dropout的一大缺点就是代价函数JJ不再被明确定义,每次迭代,都会随机移除一些结点,所以很难进行复查.

所以一般会:

选择关闭dropout函数,将keep-prob设置为1
运行代码,确保JJ单调递减
然后打开dropout.

其他正则化方法:

数据扩增

收集更多猫咪的图片
翻转图片
裁剪图片
识别数字还可以扭曲数字

early stopping

绘制训练误差
绘制代价函数J的优化过程
绘制验证集误差

在验证集上升的转折点提早停止迭代过程

用一组工具优化代价函数JJ,机器学习会变得简单很多.
在重点优化JJ时,只留意W,b使J小.其他不必担心.

预防过拟合还有其他任务:减少方差

early stopping的主要缺点就是不能独立的处理这两个问题.
提早停止了,JJ的值就可能不够小,同时解决梯度下降和减少方差的问题.考虑的东西就变得复杂.

early stopping的优点是,只运行一次梯度下降,你就可以找出w的较小值,中间值和较大值,而无需尝试L2正则化超参\lambdaλ的许多值

归一化输入

零均值化

\mu=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^mx^{[i]}μ=m1∑i=1mx[i]
x = x - \mux=x−μ

归一化方差

delta^2=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^m x^{(i)2}delta2=m1∑i=1mx(i)2

x = \frac{x}{\delta^2 }x=δ2x

用相同的\delta和\muδ和μ来归一化测试集

因为我们希望测试集和训练集尽可能的作相同的变换。

假设x_1x1的取值范围是1-1000
x_2x2的取值范围是0-1

它们的权重矩阵会非常不同，作图会像上图一样，房屋一个狭长的碗

但归一化过后，代价函数就看起来更对称一些，犹如下右图

在作图这种情况，学习率就要很小，因为可能梯度下降需要迭代很多次。

而更对称一些就可以更快更直接一些。

总结；输入特征范围差别较大时，零均值和归一化后有利于优化。

梯度消失/梯度爆炸

假设所有层激活函数都是线性激活函数g(z)=zg(z)=z

y = W^{[l]}W^{[l-1]}W^{[l-2]}...W^{[l]}Xy=W[l]W[l−1]W[l−2]...W[l]X

假设每个权重矩阵W{[l]}=\begin{bmatrix} 1.5 & 0 \\ 0 & 1.5 \end{bmatrix}W[l]=[1.5001.5]

最后一项有不同的维度，它就是余下的权重矩阵
y=W^{[1]}\begin{bmatrix} 1.5 & 0 \\ 0 & 1.5 \end{bmatrix}^{(L-1)}xy=W[1][1.5001.5](L−1)x

L值比较大，那么\hat{y}y^也很大，因为它呈指数级增长（1.5^L1.5L）

相反，如果y=W^{[1]}\begin{bmatrix} 0.5 & 0 \\ 0 & 0.5 \end{bmatrix}^{(L-1)}xy=W[1][0.5000.5](L−1)x

那么\hat{y}y^也很大，因为它呈指数级缩小（0.5^L0.5L）

这会导致训练难度上升

神经网络的权重初始化

有四个输入特征，从w^1到w^4w1到w4，
KaTeX parse error: Unexpected character: '�' at position 1: �̲�=?_1?_1+?_2…

为了预防z值过大或过小，所以n越大，希望w_iwi越小，因为其是求和形式

所以要设置的就是：
w^{[l]}w[l]=np.random.randn(shape)*np.sqrt(\frac{1}{n^{[l-1]}}n[l−1]1)，n^{[l-1]}n[l−1]是喂给第l层神经单元的数量

如果是Relu激活函数，方差设置为\sqrt{\frac{2}{n^{[l-1]}}}n[l−1]2更好

如果是tanh激活函数，为\sqrt{\frac{1}{n^{[l-1]}}}n[l−1]1

若激活函数的输入特征被零均值和标准方差化，方差是1，z也会调整到响应范围，这就没解决梯度消失和梯度爆炸问题。

梯度的数值逼近

梯度校验：确保backprop正确进行。

f(\theta)=\theta^3f(θ)=θ3

\theta=1,\varepsilon=0.01θ=1,ε=0.01
\theta+\varepsilon=1.01θ+ε=1.01
\theta-\varepsilon=0.99θ−ε=0.99

\frac{f(\theta+\varepsilon)-f(\theta-\varepsilon)}{2\varepsilon}2εf(θ+ε)−f(θ−ε)
这更接近导数值，因为同时考虑了双边小三角形

在此处，计算值为3.0001

把W^{[1]},b^{[1]},...,W^{[L]},b^{[L]}W[1],b[1],...,W[L],b[L]连接在一起放入\thetaθ中
把dW^{[1]},db^{[1]},...,dW^{[L]},db^{[L]}dW[1],db[1],...,dW[L],db[L]连接在一起放入d\thetadθ中

计算d\theta_{approx}^{[i]}=\frac{J(\theta_i+\varepsilon)-J(\theta_i-\varepsilon)}{2\varepsilon}(i=1,2,...,L)dθapprox[i]=2εJ(θi+ε)−J(θi−ε)(i=1,2,...,L)，其计算值应该逼近于d\theta^{[i]}dθ[i]

计算欧几里得范数

\frac{\Vert{d\theta_{approx}-d\theta}\Vert_2}{\Vert{d\theta_{approx}}\Vert_2+\Vert{d\theta}\Vert_2}∥dθapprox∥2+∥dθ∥2∥dθapprox−dθ∥2
其计算值小于\varepsilonε就比较好

\Vert{d\theta_{approx}-d\theta}\Vert_2=\sqrt{\sum_{i=1}^L (d\theta_{approx}^i-d\theta^i)}∥dθapprox−dθ∥2=∑i=1L(dθapproxi−dθi)