學習筆記：深度學習中的正則化

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作者：草yang年華

一、正則化介紹

問題：為什麼要正則化？

　　NFL（沒有免費的午餐）定理：

　　　　沒有一種ML演算法總是比別的好

　　　　好演算法和壞演算法的期望值相同，甚至最優演算法跟隨機猜測一樣

　　　　前提：所有問題等概率出現且同等重要

　　　　實際並非如此，具體情況具體分析，把當前問題解決好就行了

　　　　不要指望找到放之四海而皆準的萬能演算法！

方差和偏差：

　　

過擬合與欠擬合：

　　訓練集和測試集

機器學習目標：

　　特定任務上表現良好的演算法

　　泛化能力強-->驗證集上的誤差小，訓練集上的誤差不大（不必追求完美，否則可能會導致過擬合）即可。

如何提升泛化能力：

　　（1）資料

　　　　資料和特徵是上限，而模型和演算法只是在逼近這個上限而已

　　　　預處理：離散化、異常值、缺失值等

　　　　特徵選擇

　　　　特徵提取：pca

　　　　構造新的資料：平移不變性

　　（2）模型

　　　　資料中加入噪音

　　　　正則化項：減少泛化誤差（非訓練誤差）

　　　　整合方法

 幾種訓練情形：

　　（1）不管真實資料的生成過程---欠擬合，偏差大

　　（2）匹配真實資料的生成過程---剛剛好

　　（3）不止真實資料的生成過程，還包含其他生成過程---過擬合，方差大

正則的目標：

　　從（3）--->（2），偏差換方差，提升泛化能力

注：

　　永遠不知道訓練出來的模型是否包含資料生成過程！

　　深度學習應用領域極為複雜，影像、語音、文字等，生成過程難以琢磨

　　事實上，最好的模型總是適當正則化的大型模型

正則化是不要的！！！

　　X^TX不一定可逆（奇異），導致無法求逆（PCA）

　　解決：加正則，X^TX--->X^TX+αI（一定可逆），說明：α--阿爾法，I--大寫的i，即單位陣。

　　大多數正則化能保證欠定（不可逆）問題的迭代方法收斂

　　注：偽逆

二、深度網路正則化

深度網路中的正則化策略有哪些？——傳統ML方法的擴充套件

方法：

　　增加硬約束（引數範數懲罰）：限制引數，如L1,L2

　　增加軟約束（約束範數懲罰）：懲罰目標函式

　　整合方法

　　其他

約束和懲罰的目的

　　植入先驗知識

　　偏好簡單模型

三、引數範數懲罰

從線性模型說起：

　　形式：y=Wx+b

　　W：兩變數間的相互作用——重點關注

　　b：單變數——容易欠擬合，次要

　　仿射變換=線性變換+平移變換

引數範數懲罰：

　　通常只懲罰權重W，不管b——b是單變數，且容易過擬合

　　θ=(W;b)≈(W)

　　

　　α是懲罰力度，Ω是正則項。

最常見，L2引數範數懲罰：

　　權重衰減（weight decay）

　　嶺迴歸，Tikhonov正則

形式：

　　

效果：

　　

　　正則項Ω擠佔原始目標J的空間，逼迫J

　　權重接近於原點（或任意點）

　　詳細推導過程見P142-P143

 

L2正則能讓演算法“感知”到較高方差的輸入x

線性縮放每個w_i

L1引數範數懲罰：LASSO

形式：

 

效果：

　　L1與L2大不一樣：線性縮放w_i-->增加w_i同號的常數

　　某些w_i=0，產生稀疏解，常用於特徵選擇

除了L1，稀疏解的其他方法？

　　Student-t先驗匯出的懲罰

　　KL散度懲罰

注：不同於L1懲罰引數，懲罰啟用單元

 

約束範數懲罰：

　　本質：約束問題--> 無約束問題

形式：

　　引數範數懲罰：

　　

　　約束範數懲罰：

　　

　　

　　

　　

五、資料增強

提升泛化能力的最好辦法：

　　資料增強：創造假資料

方法：

　　（1）資料造假：平移、旋轉、縮放——不能改變類別

　　　　影像，語音

　　（2）注入噪聲

　　　　輸入層≈權重引數懲罰

　　　　隱含層：去噪編碼器、dropout

　　　　權重：RNN

　　　　輸出層：標籤平滑（反例）

　　　　　　softmax永遠無法真正預測0或1，需要做平滑，防止走極端

噪聲魯棒性：

　　注入噪聲遠比簡單收縮引數強大，特別是加入隱含層

六、早停止

問題

　　隨著時間推移，訓練集誤差逐漸減少，而驗證集誤差再次上升

　　能不能在轉折點處提前終止呢？

早停止

　　當驗證集誤差在指定步數內沒有改進，就停止

　　有效，簡單，高效的超參選擇演算法

　　訓練步數是唯一跑一次就能嘗試很多值的超參

第二輪訓練策略（驗證集）

　　（1）再次初始化模型，使用所有資料再次訓練

　　　　使用第一輪步數

　　（2）保持第一輪引數，使用全部資料繼續訓練

　　　　避免重新訓練高成本，但表現沒那麼好，不保證終止

早停止為何有正則化效果？

　　表象：驗證集誤差曲線呈U型

　　本質：將引數空間限制在初始引數θ₀的小鄰域內（εt）

　　　　εt等效於權重衰減係數的倒數

　　　　相當於L2正則，但更具優勢

　　　　自動確定正則化的正確量

七、引數繫結和引數共享

引數範數懲罰：

　　對偏離0（或固定區域）的引數進行懲罰，使用引數彼此接近

　　一種方式，還有嗎？

引數共享：

　　強迫某些引數相等

　　優勢：只有引數子集需要儲存，節省記憶體。如CNN

 八、整合方法

整合方法：

　　集合幾個模型降低泛化誤差的技術

　　模型平均：強大可靠

　　kaggle比賽中前三甲基本都是整合方法

Bagging:

　　有放回抽樣，覆蓋2/3

　　多個網路的整合

　　偏差換方差

Boosting：

　　單個網路的整合

　　方差換偏差

Dropout：

　　整合大量深層網路的bagging方法

　　多個弱模型組成一個強模型

　　施加到隱含層的掩掩碼噪聲

　　一般5-10個網路，太多會很難處理

示例：

　　2個輸入，1個輸出，2個隱含層

　　一共2⁴=64種情形

　　問題：大部分沒有輸入，輸入到輸出的路徑

　　網路越寬，這種問題概率越來越小

注：

　　不同於bagging，模型獨立

　　dropout所有模型共享引數

　　推斷：對所有成員累計投票做預測

效果：

　　Dropout比其他標準正則化方法更有效

　　　　權重衰減、過濾器範數約束、稀疏啟用

　　可以跟其他形式正則一起使用

優點：

　　計算量小

　　不限制模型和訓練過程

注：

　　隨機性對dropout方法不必要，也不充分

九、對抗訓練

人類不易察覺對抗樣本與原始樣本的差異，但網路可以

小擾動導致資料點流行變化

 

 

 

再次附上：

 

- END -

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