[Python人工智慧] 七.加速神經網路、激勵函式和過擬合

Eastmount發表於2018-06-25
Python人工智慧神經網路函式

從本系列文章開始，作者正式開始研究Python深度學習、神經網路及人工智慧相關知識。前六篇文章講解了神經網路基礎概念、Theano庫的安裝過程及基礎用法、theano實現迴歸神經網路、theano實現分類神經網路、theano正規化處理，這篇文章講解加速神經網路訓練的方法，為什麼有激勵函式以及過擬合，均是基礎性知識。主要是學習"莫煩大神" 網易雲視訊的線上筆記，後面隨著深入會講解具體的專案及應用。基礎性文章和線上筆記，希望對您有所幫助，本系列作者採用一篇基礎一篇程式碼的形式講解，也建議大家一步步跟著學習，同時文章中存在錯誤或不足之處，還請海涵~

"莫煩大神" 網易雲視訊地址：http://study.163.com/provider/1111519/course.html

同時推薦前面作者另外三個Python系列文章。

從2014年開始，作者主要寫了三個Python系列文章，分別是基礎知識、網路爬蟲和資料分析。

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前文參考：
[Python人工智慧] 一.神經網路入門及theano基礎程式碼講解
[Python人工智慧] 二.theano實現迴歸神經網路分析
[Python人工智慧] 三.theano實現分類神經網路及機器學習基礎
[Python人工智慧] 四.神經網路和深度學習入門知識
[Python人工智慧] 五.theano實現神經網路正規化Regularization處理
[Python人工智慧] 六.神經網路的評價指標、特徵標準化和特徵選擇

 

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五年來寫了314篇部落格，12個專欄，是真的熱愛分享，熱愛CSDN這個平臺，也想幫助更多的人，專欄包括Python、資料探勘、網路爬蟲、影象處理、C#、Android等。現在也當了兩年老師，更是覺得有義務教好每一個學生，讓貴州學子好好寫點程式碼，學點技術，"師者，傳到授業解惑也"，提前祝大家新年快樂。2019我們攜手共進，為愛而生。

 

一. 為什麼需要激勵函式

首先，為什麼需要激勵函式（Activation Function）呢？

因為現實並沒有我們想象的美好，激勵函式是為了解決我們日常生活中不能用線性概括的問題而提出，如二分類問題。假設女生越漂亮，喜歡的男生人數越多，這是一個線性方程（Linear）問題，但假設場景發生在校園裡，校園裡男生人數有限，這就變成了一個非線性問題，並且女生不可能是無線漂亮的。
 


神經網路中的每個節點接受輸入值，並將輸入值傳遞給下一層，輸入節點會將輸入屬性值直接傳遞給下一層（隱層或輸出層）。在神經網路中，隱層和輸出層節點的輸入和輸出之間具有函式關係，這個函式稱為激勵函式。

 


首先把整個神經網路簡化為一個式子：y = W · x
其中，y稱為預測值、W是引數、x稱為輸入值。那麼，非線性方程如何描述這個問題呢？我們增加一個AF()函式，如下所示。
 

 

非線性方程：y = AF( W · x )
其中，AF就是所謂的激勵函式。如下所示，常見的激勵函式包括relu（x為-1時值為0，x為1時值為1）、sigmoid、tanh等。這些激勵函式能夠強行將原有線性結構弄彎，使輸出結果具有非線性特徵。
Sigmoid函式：是連續、可導、有界，關於原點對稱的增函式，呈S形，具體可用反正切函式arctan或指數函式exp來實現，如f(x)=arctan(x)/(pi/2), f(x)=1/(1+e-x)。
 


我們甚至可以創造自己的激勵函式，但需要保證它們是可以微分的，因為誤差反向傳遞時，只有這些可微分的激勵函式才能把誤差傳遞回去（不太理解）。
 


當使用AF激勵函式，如果神經層只有2-3層時，對於隱藏層使用任意激勵函式都能掰彎直線，而當存在多層神經層時，隨意選擇AF會造成梯度爆炸、梯度消失等問題。
激勵函式選擇：
  1.少量神經層，多種選擇；
  2.卷積神經網路，使用Relu；
  3.迴圈神經網路，使用Relu、Tanh。
 

  

 

 

 

二. 什麼是過擬合

實際生活中，機器學習過於自信，甚至自負，在自己的小圈子裡非凡，但在大圈子裡卻處處碰壁。機器學習中的自負表現在哪些方面呢？
 

  

 

 

 

這條直線是希望機器學習學到的直線。假設藍色直線與所有黃色點的總誤差為10，有時機器過於追求誤差小，它學到的可能是紅色這條虛曲線，它經過了所有的資料點，誤差為1。
 

 

可是，誤差小真的好嗎？當我們拿這個模型預測實際值時，如下圖所示“+”號；這時，藍色誤差幾乎不變，而紅色誤差突然升高，而紅線不能表達除訓練資料以外的資料，這就叫做過擬合。
 


同樣，分類中的過擬合如下圖所示，有黃色兩個“+”號沒有很好的被分隔，這就是過擬合在作怪。

 

 

那麼，怎麼解決過擬合呢？
方法一：增加資料量
大多數過擬合的原因是資料量太小，如果有成千上萬資料，紅線也會被拉直，沒有這麼扭曲，所以增加資料量能在一定程度上解決過擬合問題。

方法二：L1, L2 Regularization
正規化是處理過擬合的常見方法，該方法適合大多數機器學習。
機器學習：y = W · x
其中，W是引數。過擬閤中W往往變化太大，為了讓變化不會太大，我們在計算誤差時需要做些手腳。
     L1：cost = (Wx - real y)^2 + abs(W)
=>L1正規化是預測值與真實值平方，加上W的絕對值

     L2：cost = (Wx - real y)^2 + (W)^2

=>L2正規化是預測值與真實值平方，加上W的平方
     L3：加立方，L4：加四次方

由於過度依賴的W會很大，我們在上述L1和L2公式中懲罰了這些大的引數。如果W變化太大，我們讓cost也跟著變大，變成一種懲罰機制，把W自己也考慮進來，從而解決過擬合。

 



方法三：Droput Regularization
該方法是訓練時，隨機忽略一些神經元和連線，神經網路會變得不完整，用不完整的神經網路訓練一次，緊接著第二次再隨機訓練，忽略另一部分的神經元和連線，讓每次結果不依賴特定的神經元，Droput從根本上解決過擬合。

 

  

 

 

 

 

 

三. 加速神經網路

Speed Up neural network training process
如何加速神經網路訓練呢？

越複雜的神經網路，越多的資料，我們需要花費在神經網路上的時間就越多，其原因是計算量太大了，可是往往為了解決複雜的問題、複雜的結構和大資料，又是不可避免的。所以我們需要找一些方法，讓神經網路變得聰明起來、快起來。

 

  


最簡單方法：SGD（Stochastic Gradient Descent）

 

假設紅色方塊是我們要訓練的資料Data，如果使用普通的訓練方法，需要重複的將整套資料放入神經網路NN中訓練，這樣消耗的計算資源會很大。我們需要換一種思路，將資料拆分成小批小批的，然後再分批不斷放入NN中計算，這就是SGD的正確開啟方式。

 

SGD每次使用批量資料，雖然不能反映整體資料的情況，但在很大程度上加速神經網路的訓練過程，而且不會丟失太多準確率。

 

  

 

如果還是嫌SGD訓練速度太慢，怎麼辦呢？
事實證明，SGD並不是訓練最快的方法，圖中紅線是SGD的訓練過程，時間相對較長，其他途徑可以加速訓練。
 

 

 


方法二：Momentum
大多數其他方法是在更新神經網路引數時動手腳，如下所示：

 

 

W += - Learning rate * dx

引數W的更新，是將原始W累加上一個負的學習效率（Learning rate）乘以校正值（dx），這種方法可能會讓學習過程曲折無比，看起來就像一個喝醉酒的人回家時搖搖晃晃走了很多彎路，所以我們把這個人從平地上放到斜坡上，只要他往下坡的方向走一點點，由於向下的慣性，他走的彎路也會不自覺的變小 ，稱為Momentum的方法，它的數學形式如下所示。

 

m = b1*m - Learning rate * dx

W += m

 

 

方法三：AdaGrad
該方法是在學習率上動手腳，使得每一個引數的更新都有與眾不同的學習效率，它的作用和Momentum類似，不過不是給喝醉的人安排一個斜坡，而是給喝醉酒的人一雙不好走的鞋子，使得他搖晃走路時，發現腳疼，鞋子變成了走彎路的阻力，逼著他往前直著走，它的數學形式如下。

 

v += dx^2

W += -Learning rate * dx / √v
 

 


方法四：RMSProp
如果把下坡和不好走的鞋子結合起來，是不是就更好呢？我們這就有了RMSProp方法，通過Momentum的慣性原則，加上AdaGrad對錯誤發生了阻力，就合併成如下所示的RMSProp，同時具有兩則優點。

 

 



不過細心的同學可能發現了RMSProp中少了些什麼？原來我們是沒有完全合併Momentum，少了Momentum中的“-Learning rate * dx”部分，所以我們會在Adam中補上這種想法。
計算m時有Momentum的下坡屬性，計算v時有AdaGrad的阻力屬性 ，然後再更新引數時，把m和v都考慮進去。實驗證明，大多數使用Adam都能又快又好的達到目標，迅速收斂，所以在加速神經網路訓練時，一個下坡，一雙破鞋，就能實現。

 





基礎性文章，希望對您有所幫助，推薦大家閱讀莫煩大神的學習視訊，也建議大家一步步跟著學習，同時文章中存在錯誤或不足之處，還請海涵~真是太忙了，有時候擠點時間出來寫文章，才能讓自己放平心態，誰又能寫一輩子部落格呢？又有幾個人能做自己喜歡的事情，哎。看到學生也開始寫文章，還是高興的。
(By:Eastmount 2018-06-25 晚上12點  http://blog.csdn.net/eastmount/ )

 

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