【深度学习DL】二、梯度下降

2019-07-01 本文已影响0人 ChiangCMBA

一、平方平均误差

除了对数损失函数之外，还有很多其他误差函数都可以应用在神经网络中。平方平均误差就是其中一个。从名字可以看出，它表示预测值和标签值的差的平方的平均值。

二、学习权重

你了解了如何使用感知器来构建 AND 和 XOR 运算，但它们的权重都是人为设定的。如果你要进行一个运算，例如预测大学录取结果，但你不知道正确的权重是什么，该怎么办？你要从样本中学习权重，然后用这些权重来做预测。

要了解我们将如何找到这些权重，可以从我们的目标开始考虑。我们想让网络做出的预测与真实值尽可能接近。为了能够衡量，我们需要有一个指标来了解预测有多差，也就是误差(error)。一个普遍的指标是误差平方和 sum of the squared errors (SSE)：

${E = \frac{1}{2}\sum_\mu \sum_j \left[ y^{\mu}_j - \hat{y} ^{\mu} _j \right]^2}$

这里 ${\hat y }$ 是预测值， ${ y}$ 是真实值。一个是所有输出单元 j 的和，另一个是所有数据点 ${ \mu}$ 的和。这里看上去很复杂，但你一旦理解了这些符号之后，你就能明白这是怎么回事了。

首先是内部这个对 ${j }$ 的求和。变量 ${j}$ 代表网络输出单元。所以这个内部的求和是指对于每一个输出单元，计算预测值 ${\hat y }$ 与真实值 ${y }$ 之间的差的平方，再求和。

另一个对 ${\mu}$ 的求和是针对所有的数据点。也就是说，对每一个数据点，计算其对应输出单元的方差和，然后把每个数据点的方差和加在一起。这就是你整个输出的总误差。

SSE 是一个很好的选择有几个原因：误差的平方总是正的，对大误差的惩罚大于小误差。同时，它对数学运算也更友好。

回想神经网络的输出，也就是预测值，取决于权重
${\hat{y}^{\mu}_j = f \left( \sum_i{ w_{ij} x^{\mu}_i }\right) }$

相应的，误差也取决于权重
${E = \frac{1}{2}\sum_\mu \sum_j \left[ y^{\mu}_j - f \left( \sum_i{ w_{ij} x^{\mu}_i }\right) \right]^2}$
我们想让网络预测的误差尽可能小，权重是让我们能够实现这个目标的调节旋钮。我们的目的是寻找权重 ${w_{ij}}$ 使得误差平方 ${E}$ 最小。通常来说神经网络通过梯度下降来实现这一点。

三、梯度下降

用梯度下降，我们通过多个小步骤来实现目标。在这个例子中，我们希望一步一步改变权重来减小误差。借用前面的比喻，误差就像是山，我们希望走到山下。下山最快的路应该是最陡峭的那个方向，因此我们也应该寻找能够使误差最小化的方向。我们可以通过计算误差平方的梯度来找到这个方向。

梯度是改变率或者斜度的另一个称呼。如果你需要回顾这个概念，可以看下可汗学院对这个问题的讲解。

要计算变化率，我们要转向微积分，具体来说是导数。一个函数 ${f(x)}$ 的导函数 ${f'(x)}$ 给到你的是 ${f(x)}$ 在 ${x}$ 这一点的斜率。例如 ${x^2}$ ， ${x^2}$ 的导数是 ${f'(x) = 2x}$ 。所以，在 ${x = 2}$ 这个点斜率 ${f'(2) = 4}$ 。画出图来就是：

梯度示例.png

梯度就是对多变量函数导数的泛化。我们可以用微积分来寻找误差函数中任意一点的梯度，它与输入权重有关，下一节你可以看到如何推导梯度下降的步骤。

下面我画了一个拥有两个输入的神经网络误差示例，相应的，它有两个权重。你可以将其看成一个地形图，同一条线代表相同的误差，较深的线对应较大的误差。

每一步，你计算误差和梯度，然后用它们来决定如何改变权重。重复这个过程直到你最终找到接近误差函数最小值的权重，即中间的黑点。

梯度下降到最小误差

注意事项

因为权重会走向梯度带它去的位置，它们有可能停留在误差小，但不是最小的地方。这个点被称作局部最低点。如果权重初始值有错，梯度下降可能会使得权重陷入局部最优，例如下图所示。

梯度下降引向局部最低点

有方法可以避免这一点，被称作 momentum.

四、梯度下降的实现

简单神经网络输出结果的过程

1.误差平方和：The sum of the squared errors(SSE)

${E = \frac{1}{2}\sum_\mu \sum_j \left[ y^{\mu}_j - \hat{y} ^{\mu} _j \right]^2}$
∵ ${\hat{y}^{\mu}_j = f \left( \sum_i{ w_{ij} x^{\mu}_i }\right) }$
∴ ${E = \frac{1}{2}\sum_\mu \sum_j \left[ y^{\mu}_j - f \left( \sum_i{ w_{ij} x^{\mu}_i }\right) \right]^2}$

${\mu}$ 表示全体数据
${x}$ 表示输入值
${y}$ 表示目标值

误差平方和用于衡量预测效果，值越高，预测效果越差；值越低，预测效果越好。从上面的公式可以看出权重 ${w}$ 是误差函数的参数，因此，权重可以当作控制旋钮用来调整预测值，从而最终影响整体误差。我们的目标是求取能使误差最小化的权重值。

2.计算梯度下降值

${\Delta w = - gradient}$

3.更新权重

${w_i = w_i +\Delta w}$
${\Delta w }$

权重delta w计算

权重delta w计算_多输出单元

用梯度下降来更新权重的算法概述：
权重步长设定为 0： ${ \Delta w_i = 0}$
对训练数据中的每一条记录：
通过网络做正向传播，计算输出 ${ \hat y = f(\sum_i w_i x_i) }$
计算输出单元的误差项（error term） ${ \delta = (y - \hat y) * f'(\sum_i w_i x_i)}$
更新权重步长 ${ \Delta w_i = \Delta w_i + \delta x_i}$
更新权重 ${ w_i = w_i + \eta \Delta w_i / m}$ 。其中 ${ \eta}$ 是学习率， ${ m}$ 是数据点个数。这里我们对权重步长做了平均，为的是降低训练数据中大的变化。
重复 ${ e}$ 代表 ${ （epoch）}$ 。

五、梯度下降：代码

一个权重的更新可以这样计算：

${\Delta w_i = \eta \, \delta x_i}$

这里 error term ${\delta}$ 是指

${\delta = (y - \hat y) f'(h) = (y - \hat y) f'(\sum w_i x_i)}$
记住，上面公式中 ${(y - \hat y)}$ 是输出误差，激活函数 ${ f(h)}$ 的导函数是 ${f'(h)}$ ，我们把这个导函数称做输出的梯度。

# Defining the sigmoid function for activations 
# 定义 sigmoid 激活函数
def sigmoid(x):
    return 1/(1+np.exp(-x))

# Derivative of the sigmoid function
# 激活函数的导数
def sigmoid_prime(x):
    return sigmoid(x) * (1 - sigmoid(x))

# Input data
# 输入数据
x = np.array([0.1, 0.3])
# Target
# 目标
y = 0.2
# Input to output weights
# 输入到输出的权重
weights = np.array([-0.8, 0.5])

# The learning rate, eta in the weight step equation
# 权重更新的学习率
learnrate = 0.5

# the linear combination performed by the node (h in f(h) and f'(h))
# 输入和权重的线性组合
h = x[0]*weights[0] + x[1]*weights[1]
# or h = np.dot(x, weights)

# The neural network output (y-hat)
# 神经网络输出
nn_output = sigmoid(h)

# output error (y - y-hat)
# 输出误差
error = y - nn_output

# output gradient (f'(h))
# 输出梯度
output_grad = sigmoid_prime(h)

# error term (lowercase delta)
error_term = error * output_grad

# Gradient descent step 
# 梯度下降一步
del_w = [ learnrate * error_term * x[0],
          learnrate * error_term * x[1]]
# or del_w = learnrate * error_term * x

六、反向传播

如何让多层神经网络学习呢？我们已了解了使用梯度下降来更新权重，反向传播算法则是它的一个延伸。以一个两层神经网络为例，可以使用链式法则计算输入层-隐藏层间权重的误差。

要使用梯度下降法更新隐藏层的权重，你需要知道各隐藏层节点的误差对最终输出的影响。每层的输出是由两层间的权重决定的，两层之间产生的误差，按权重缩放后在网络中向前传播。既然我们知道输出误差，便可以用权重来反向传播到隐藏层。

例如，输出层每个输出节点 ${k}$ 的误差是 ${\delta^o_k}$ ，隐藏节点 ${j}$ 的误差即为输出误差乘以输出层-隐藏层间的权重矩阵（以及梯度）。

隐藏节点 j 的误差

然后，梯度下降与之前相同，只是用新的误差：

隐藏节点 j 的梯度下降

其中 ${w_{ij}}$ 是输入和隐藏层之间的权重， ${x_{i}}$ 是输入值。这个形式可以表示任意层数。权重更新步长等于步长乘以输出层误差再乘以该层的输入值。

反向传播_隐藏节点的权重

现在，你有了输出误差， ${\delta_{output}}$ ，便可以反向传播这些误差了。 ${V_{in}}$ 是该层的输入，比如经过隐藏层激活函数的输出值。

范例

反向传播步骤：

计算网络输出误差
计算输出层误差项
用反向传播计算隐藏层误差项
计算反向传播误差的权重更新步长

实现反向传播

现在我们知道输出层的误差是
${\delta_k = (y_k - \hat y_k) f'(a_k)}$

隐藏层误差是

${\delta_j = \sum[w_{jk}\delta_k]f'(h_j)}$

现在我们只考虑一个简单神经网络，它只有一个隐藏层和一个输出节点。这是通过反向传播更新权重的算法概述：

把每一层权重更新的初始步长设置为 0
- 输入到隐藏层的权重更新是 ${\Delta w_{ij} }$
- 隐藏层到输出层的权重更新是 ${\Delta W_j = 0}$
对训练数据当中的每一个点
- 让它正向通过网络，计算输出 ${\hat y}$
- 计算输出节点的误差梯度 ${\delta^o = (y - \hat y) f'(z)}$ 这里 ${z = \sum_j W_j a_j}$ 是输出节点的输入。
- 误差传播到隐藏层 ${\delta^h_j = \delta^o W_j f'(h_j)}$
- 更新权重步长：
  - ${\Delta W_j = \Delta W_j + \delta^o a_j}$
  - ${\Delta w_{ij} = \Delta w_{ij} + \delta^h_j a_i}$
更新权重, 其中是学习率，是数据点的数量：
- ${W_j = W_j + \eta \Delta W_j / m}$
- ${w_{ij} = w_{ij} + \eta \Delta w_{ij} / m}$
重复这个过程 ${e}$ 代。

import numpy as np
from data_prep import features, targets, features_test, targets_test

np.random.seed(21)

def sigmoid(x):
    """
    Calculate sigmoid
    """
    return 1 / (1 + np.exp(-x))


# Hyperparameters
n_hidden = 2  # number of hidden units
epochs = 900
learnrate = 0.005

n_records, n_features = features.shape
last_loss = None
# Initialize weights
weights_input_hidden = np.random.normal(scale=1 / n_features ** .5,
                                        size=(n_features, n_hidden))
weights_hidden_output = np.random.normal(scale=1 / n_features ** .5,
                                         size=n_hidden)

for e in range(epochs):
    del_w_input_hidden = np.zeros(weights_input_hidden.shape)
    del_w_hidden_output = np.zeros(weights_hidden_output.shape)
    for x, y in zip(features.values, targets):
        ## Forward pass ##
        # TODO: Calculate the output
        #(输入层输入)*(输入层到隐藏层的权重)
        hidden_input = np.dot(x, weights_input_hidden)
        #通过隐藏层的激活函数计算(隐藏层输出)
        hidden_output = sigmoid(hidden_input)

        #将隐藏层的输出，作为(输出层的输入)*(隐藏层到输出层的权重)，并通过输出层的激活函数求得
        #输出层的输出
        output = sigmoid(np.dot(hidden_output,
                                weights_hidden_output))

        ## Backward pass ##
        # TODO: Calculate the network's prediction error
        error = y - output

        # TODO: Calculate error term for the output unit
        output_error_term = error * output * (1 - output)

        ## propagate errors to hidden layer

        # TODO: Calculate the hidden layer's contribution to the error
        #隐藏节点的误差即为(输出误差)乘以(输出层-隐藏层间的权重矩阵)
        hidden_error = np.dot(output_error_term, weights_hidden_output)

        # TODO: Calculate the error term for the hidden layer
        hidden_error_term = hidden_error * hidden_output * (1 - hidden_output)

        # TODO: Update the change in weights
        del_w_hidden_output += output_error_term * hidden_output
        del_w_input_hidden += hidden_error_term * x[:, None]

    # TODO: Update weights
    weights_input_hidden += learnrate * del_w_input_hidden / n_records
    weights_hidden_output += learnrate * del_w_hidden_output / n_records

    # Printing out the mean square error on the training set
    if e % (epochs / 10) == 0:
        hidden_output = sigmoid(np.dot(x, weights_input_hidden))
        out = sigmoid(np.dot(hidden_output,
                             weights_hidden_output))
        loss = np.mean((out - targets) ** 2)

        if last_loss and last_loss < loss:
            print("Train loss: ", loss, "  WARNING - Loss Increasing")
        else:
            print("Train loss: ", loss)
        last_loss = loss

# Calculate accuracy on test data
hidden = sigmoid(np.dot(features_test, weights_input_hidden))
out = sigmoid(np.dot(hidden, weights_hidden_output))
predictions = out > 0.5
accuracy = np.mean(predictions == targets_test)
print("Prediction accuracy: {:.3f}".format(accuracy))

【深度学习DL】二、梯度下降

一、平方平均误差

二、学习权重

三、梯度下降

注意事项

四、梯度下降的实现

1.误差平方和：The sum of the squared errors(SSE)

2.计算梯度下降值

3.更新权重

五、梯度下降：代码

六、反向传播

范例

实现反向传播

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