【学习笔记】深度学习入门：基于Python的理论与实现-与学习相关的技巧

- 六、与学习相关的技巧

六、与学习相关的技巧

6.1 参数的更新

神经网络的学习的目的是找到使损失函数的值尽可能小的参数。这是寻找最优参数的问题，解决这个问题的过程称为最优化（optimization）。

在之前我们是沿着梯度方向更新参数，不断重复从而逐渐靠近最优参数，这个过程称为随机梯度下降法（stochastic gradient descent），简称SGD，其公式如下：

在这里插入图片描述

将其实现为一个类如下：

class SGD:
    def __init__(self, lr=0.01):
        self.lr = lr
        
    def update(self, params, grads):
        for key in params.keys():
            params[key] -= self.lr * grads[key]

参数params和grads（与之前的神经网络的实现一样）是字典型变量，按params['W1']、grads['W1']的形式，分别保存了权重参数和它们的梯度。

使用这个SGD类可以按如下方式进行神经网络参数的更新：

network = TwoLayerNet(...)
optimizer = SGD()
for i in range(10000):
	...
	x_batch, t_batch = get_mini_batch(...) # mini-batch
	grads = network.gradient(x_batch, t_batch)
	params = network.params
	optimizer.update(params, grads)
	...

虽然SGD简单，并且容易实现，但是在解决某些问题时可能没有效率。我们来思考一下求下面这个函数的最小值的问题：

在这里插入图片描述

对这种函数应用SGD。从 $(x, y) = (- 7.0, 2.0)$ 处（初始值）开始搜索，结果如下图所示：

在这里插入图片描述

可以看到SGD呈“之”字形移动。这是一个相当低效的路径。也就是说，SGD的缺点是，如果函数的形状非均向（anisotropic），比如呈延伸状，搜索的路径就会非常低效。

接下来我们介绍Momentum方法，其公式如下：

在这里插入图片描述

这里新出现了一个变量 $v$ ，对应物理上的速度，该式表示了物体在梯度方向上受力。在物体不受任何力时， $\alpha v$ 项承担使物体逐渐减速的任务（ $\alpha$ 设定为 $0.9$ 之类的值），对应物理上的地面摩擦或空气阻力。下面是Momentum的代码实现：

class Momentum:
    def __init__(self, lr=0.01, momentum=0.9):
        self.lr = lr
        self.momentum = momentum
        self.v = None
        
    def update(self, params, grads):
        if self.v is None:
            self.v = {
    
    }
            for key, val in params.items():
                self.v[key] = np.zeros_like(val)
        for key in params.keys():
            self.v[key] = self.momentum * self.v[key] - self.lr * grads[key]
            params[key] += self.v[key]

使用Momentum解决上式的最优化问题，结果如下图所示：

在这里插入图片描述

虽然 $x$ 轴方向上受到的力非常小，但是一直在同一方向上受力，所以朝同一个方向会有一定的加速。反过来，虽然 $y$ 轴方向上受到的力很大，但是因为交互地受到正方向和反方向的力，它们会互相抵消，所以 $y$ 轴方向上的速度不稳定。因此，和SGD时的情形相比，可以更快地朝 $x$ 轴方向靠近，减弱“之”字形的变动程度。

在神经网络的学习中，学习率（数学式中记为 $\eta$ ）的值很重要。学习率过小，会导致学习花费过多时间；反过来，学习率过大，则会导致学习发散而不能正确进行。

在关于学习率的有效技巧中，有一种被称为学习率衰减（learning rate decay）的方法，即随着学习的进行，使学习率逐渐减小。

AdaGrad方法进一步发展了这个想法，针对“一个一个”的参数，赋予其“定制”的值。其公式如下：

在这里插入图片描述

这里新出现了变量 $h$ ，它保存了以前的所有梯度值的平方和，在更新参数时，通过乘以 $\frac{1}{\sqrt h}$ ，就可以调整学习的尺度。这意味着，参数的元素中变动较大（被大幅更新）的元素的学习率将变小。也就是说，可以按参数的元素进行学习率衰减，使变动大的参数的学习率逐渐减小。

AdaGrad的实现过程代码如下：

class AdaGrad:
    def __init__(self, lr=0.01):
        self.lr = lr
        self.h = None
        
    def update(self, params, grads):
        if self.h is None:
            self.h = {
    
    }
            for key, val in params.items():
                self.h[key] = np.zeros_like(val)
        for key in params.keys():
            self.h[key] += grads[key] * grads[key]
            params[key] -= self.lr * grads[key] / (np.sqrt(self.h[key]) + 1e-7)

这里需要注意的是，最后一行加上了微小值 $10^{-7}$ 。这是为了防止当self.h[key]中有 $0$ 时，将 $0$ 用作除数的情况。

使用AdaGrad解决之前的问题结果如下：

在这里插入图片描述

Momentum参照小球在碗中滚动的物理规则进行移动，AdaGrad为参数的每个元素适当地调整更新步伐。如果将这两个方法融合在一起即为Adam。其效果如下：

在这里插入图片描述

上面我们介绍了SGD、Momentum、AdaGrad、Adam这几种方法，那么用哪种方法好呢？非常遗憾，（目前）并不存在能在所有问题中都表现良好的方法。这几种方法各有各的特点，都有各自擅长解决的问题和不擅长解决的问题。

基于MNIST数据集的四种更新方法的比较结果如下：

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6.2 权重的初始值

首先不能将权重初始值设为0，这使得神经网络拥有许多不同的权重的意义丧失了。为了防止“权重均一化”（严格地讲，是为了瓦解权重的对称结构），必须随机生成初始值。

我们向一个5层神经网络（激活函数使用 $s i g m o i d$ 函数）传入随机生成的输入数据，首先使用标准差为1的高斯分布生成的随机数据，用直方图绘制各层激活值的数据分布：

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各层的激活值呈偏向0和1的分布。这里使用的 $s i g m o i d$ 函数是S型函数，随着输出不断地靠近0（或者靠近1），它的导数的值逐渐接近0。因此，偏向0和1的数据分布会造成反向传播中梯度的值不断变小，最后消失。这个问题称为梯度消失（gradient vanishing）。层次加深的深度学习中，梯度消失的问题可能会更加严重。

下面，将权重的标准差设为0.01，进行相同的实验，结果如下：

在这里插入图片描述

这次呈集中在0.5附近的分布。因为不像刚才的例子那样偏向0和1，所以不会发生梯度消失的问题。但是，激活值的分布有所偏向，说明在表现力上会有很大问题。

如果有多个神经元都输出几乎相同的值，那它们就没有存在的意义了。比如，如果100个神经元都输出几乎相同的值，那么也可以由1个神经元来表达基本相同的事情。因此，激活值在分布上有所偏向会出现“表现力受限”的问题。

6.3 Batch Normalization

Batch Normalization（简称Batch Norm）的思想是为了使各层拥有适当的广度，“强制性”地调整激活值的分布。

使用Batch Norm层的网络结构如下：

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Batch Norm，顾名思义，以进行学习时的mini-batch为单位，按mini-batch进行正规化。具体而言，就是进行使数据分布的均值为0、方差为1的正规化。用数学式表示的话，如下所示：

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这里对mini-batch的 $m$ 个输入数据的集合 $B = {x1, x2, ... , xm}$ 求均值 $µ B$ 和方差。然后，对输入数据进行均值为0、方差为1（合适的分布）的正规化。上式中的 $ε$ 是一个微小值（比如， $10^{-7}$ 等），它是为了防止出现除以0的情况。

接着，Batch Norm层会对正规化后的数据进行缩放和平移的变换，用数学式可以如下表示：

在这里插入图片描述

Batch Norm的计算图如下：

在这里插入图片描述

6.4 正则化

机器学习的问题中，过拟合是一个很常见的问题。过拟合指的是只能拟合训练数据，但不能很好地拟合不包含在训练数据中的其他数据的状态。

发生过拟合的原因，主要有以下两个：

模型拥有大量参数、表现力强。
训练数据少。

权值衰减是一直以来经常被使用的一种抑制过拟合的方法。该方法通过在学习的过程中对大的权重进行惩罚，来抑制过拟合。很多过拟合原本就是因为权重参数取值过大才发生的。

但是，如果网络的模型变得很复杂，只用权值衰减就难以应对了。在这种情况下，我们经常会使用 $D r o p o u t$ 方法。

$D r o p o u t$ 是一种在学习的过程中随机删除神经元的方法。训练时，随机选出隐藏层的神经元，然后将其删除，如下图所示：

在这里插入图片描述

实现代码如下：

class Dropout:
    def __init__(self, dropout_ratio=0.5):
        self.dropout_ratio = dropout_ratio
        self.mask = None

    def forward(self, x, train_flg=True):
        if train_flg:
            self.mask = np.random.rand(*x.shape) > self.dropout_ratio
            return x * self.mask
        else:
            return x * (1.0 - self.dropout_ratio)

    def backward(self, dout):
        return dout * self.mask

每次正向传播时，self.mask中都会以False的形式保存要删除的神经元。self.mask会随机生成和 $x$ 形状相同的数组，并将值比 dropout_ratio大的元素设为True。反向传播时的行为和 $R e L U$ 相同。也就是说，正向传播时传递了信号的神经元，反向传播时按原样传递信号；正向传播时没有传递信号的神经元，反向传播时信号将停在那里。

6.5 超参数的验证

神经网络中，除了权重和偏置等参数，超参数（hyper-parameter）也经常出现。这里所说的超参数是指，比如各层的神经元数量、batch大小、参数更新时的学习率或权值衰减等。

不能使用测试数据评估超参数的性能。这一点非常重要，但也容易被忽视。因为如果使用测试数据调整超参数，超参数的值会对测试数据发生过拟合。换句话说，用测试数据确认超参数的值的“好坏”，就会导致超参数的值被调整为只拟合测试数据。这样的话，可能就会得到不能拟合其他数据、泛化能力低的模型。

因此，调整超参数时，必须使用超参数专用的确认数据。用于调整超参数的数据，一般称为验证数据（validation data）。

根据不同的数据集，有的会事先分成训练数据、验证数据、测试数据三部分，有的只分成训练数据和测试数据两部分，有的则不进行分割。在这种情况下，用户需要自行进行分割。

进行超参数的最优化时，逐渐缩小超参数的“好值”的存在范围非常重要。所谓逐渐缩小范围，是指一开始先大致设定一个范围，从这个范围中随机选出一个超参数（采样），用这个采样到的值进行识别精度的评估；然后，多次重复该操作，观察识别精度的结果，根据这个结果缩小超参数的“好值”的范围。通过重复这一操作，就可以逐渐确定超参数的合适范围。

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