深度学习框架概述

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深度学习框架概述

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author: jason_ql
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1、引言

• Machine learning = looking for a Function
  机器学习，其实就是寻找一个能够描述整个数据集状态的函数，这个函数可以是线性，也可以是非线性

1.1 应用领域

• 语音识别（speech recognition）
  

• 图片识别（image recognition）
  

• 围棋（playing go）
  

• 问答系统（dialogue system）
  

1.2 图片识别框架

• A set of function Model：$f_1, f_2, ...$

• 流程
  如下图所示，训练出一些函数之后，筛选出效果较好的函数作为训练之后的最终模型，利用模型对输入的图片进行处理判断识别
  

• 训练与测试的流程图
  

• 由以上流程可以发现，深度学习可以分为三步，如下图

  

  其中第一步定义函数的过程即为定义一个神经网络(如下图)
  

  这就类比于人类的大脑的神经网络（如下图）
  

1.3 神经网络（neural network）

1.3.1 神经元（neuron）

• 数据：$a_1, a_2, ... , a_k$
• 权重参数：$w_1, w_2, ... , w_k$
• 偏差（bias）：$b$
• 函数：$z$
• 激活函数：$\sigma(z) = \frac{1}{1+ e^{-z}}$
• 参数：$\mathbf{\theta} = (w_1, w_2,..., w_k, b)$

• 其中激活函数为 S 型函数，其曲线如下图
  

• 常用的激活函数有：
  

1.3.2 神经网络

• 将神经元连接起来，就组成了一个神经网络结构，不同的神经元可以有不同的数值，网络结构图如下
  

1.3.3 全连接前馈神经网络（full connect feedforward network）

• 全连接前馈神经网络示例

  图1
  

  图2
  

  图3
  
  如上图所示，如果输入数据 $[0, 0]^T$，则神经网络会输出 $f([0, 0]^T) = [0.51, 0.85]^T$

• 全连接神经网络结构示意图
  
  其中 Layer 1表示全连接第一层，这里一共有 L 层

• 输出层（output layer）
  
  如上图，即选择 $e^{z_i}$ 最大的

• 对于神经网络的层次L、偏差 b 确定，一般是根据经验来确定的

1.3.4 应用示例

• 手写数字识别
• 训练识别图片中的数字2

1.4 goodness of function

• 训练集与对应的标签
  

• 训练的最终目标如下图
  

• 损失函数（训练好的模型应该使得损失函数值达到最小）
  

1.5 pick the best function

• 如何找到参数 $\theta^*$ 使得损失函数 $L$ 最小化？
  

1.5.2 梯度下降法（Gradient Descent）

• 初始化权重 $w$
  

• 计算损失函数对权重的梯度 $\partial L / \partial w$
  

• 添加学习率系数 $\eta$（即梯度下降的步长）
  

• 下降到梯度接近于0即可停止
  

• 梯度下降示例

  

  

  

  

• 但是，梯度下降并不能保证全局最优
  

1.5.2.1 梯度下降法的示例解释

• 假如对于游戏中的地图
  

1.5.2.2 反向传播（Backpropagation）计算梯度

• 利用反向传播来高效的计算梯度
  

1.6 网络的深度层次是不是越大越好？

• 深度对错误率的影响（Thin型网络）
  

• Fat 型网络（即深度小，单层的参数足够多）
  

• “Thin” 与 “Fat” 型网络哪一种好？
  

• 神经网络与逻辑电路的类比
  

• 深度就相当于将目标模块儿化
  

1.7 深度学习框架 Keras

• keras
  

• keras 文档及示例

1.7.1 应用示例（手写字体识别）

• 手写字体识别
  

2、神经网络的训练方法

• 训练流程图
  

• 不要总归咎于过拟合，也可能是其他原因
  

• 调参过程
  

2.1 选择合适的损失函数

• 选择合适的损失函数
  

• 精确度（accuracy）对比
  

• 常见的损失函数
  

2.2 Mini-batch 小批量的更新参数

• epoch 与 batch
  

  • epoch
    当一个完整的数据集 $D$ 通过了神经网络一次并且返回了一次，这个过程称为一个 epoch
    
  • batch
    当一个 epoch 对于计算机而言太庞大的时候，就需要把它分成 $k$ 个小块（$k$ 个子集 $\{B_1, ... , B_k\}$），一个小块 $B_i$ 就是一个batch，一个batch通过神经网络一次就是一个epoch，那么全部数据 $D$ 要通过神经网络一次，那就需要迭代 $k$ 次才能使得这 $k$ 个 batch 全部通过神经网络一次，也就是需要经过 $k$ 个 epoch
    
    
  • 例子
    比如对于一个有 2000 个训练样本的数据集。将 2000 个样本分成大小为 500 的 batch，那么完成一个 epoch 需要 4 个 iteration。
    

  
  

• 为什么不真正的进行最小化损失函数？
  

2.3 新的激活函数

• ReLU

  
  

  

  

  

• 改进的ReLU

  

  

  ReLU是Maxout的一种特殊情况，Max网络中的激活函数可以是任何分段线性凸函数
  

2.4 自适应学习率（Adaptive learning rate）

• 一定要注意学习率的设置，如果过大，容易导致损失函数向增大的方向发展，如果过小，则会训练的比较慢

  

  

• 在训练刚开始的时候，使用较大的学习率，当进行epchs一段时间之后，将学习率逐渐调小

  

  

  

  

  

2.6 Momentum（动量）

• 在平稳的位置、鞍点、局部极小的位置很难找到最优的网络参数
  

• 利用物理中的动量来优化梯度

  

  

  

2.7 Early Stopping

• 过拟合的原因
  

  
  
  
  
  
  
  
  
  

2.8 权重衰退（weight decay）


• 我们的大脑可以筛出无用的神经元，同样的，对机器学习也这样做
  

  
  
  
  
  

2.9 Dropout（清理掉无用的神经元）


• 每次在更新参数之前，神经元有 $p %$ 的概率会被抛弃

  

• 去掉无用的神经元之后，会产生一个新的神经网络，利用新的神经网络继续训练

  

• 参数的调整

  

• dropout在训练集与测试集直接的关系
  

  

 

2.10 网络结构(network structure)


• 文档分类示例
  

  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  

3、改进的神经网络

3.1 CNN (卷积神经网络，Convolutional Neural network)

• 为何要用CNN，全连接网络过于庞大

  

  

  相似的区域可以共享参数
  

  缩放图片可以减少参数量
  

• CNN也可分为如下三步
  

• CNN流程图

  

  

  

3.1.1 CNN卷积

• 滤波器移动的步长为1
  

• 滤波器移动的步长为2
  

• 卷积后，会出现相似的区域
  

• 对滤波器2也做同样的操作
  

• 边界填充0
  

• 对彩色图像在三个通道分别做同样的滤波操作
  

3.1.2 CNN pooling (池化)

• max poolling
  

• 卷积池化之后生成一个新的图像
  

3.1.3 flatten

• 矩阵向量化，作为训练数据传入网络进行训练
  

• 共享权重
  

3.1.4 goodness of function

• 可以用全连接网络来训练围棋，但是使用CNN效果会更好
  

3.2 RNN（循环神经网络，Recurrent Neural Network）

3.2.1 双向（Bidirectional）RNN

3.3 LSTM（Long Short-term Memory ）网络

4、其他网络简介

• 监督学习(supervised learning)
  Ultra deep network, attention model

• 强化学习（reinforcement learning）

• 无监督学习（unsupervised learning）

参考资料

• deep learning tutorial (李宏毅)