神经网络训练过程loss注意事项

						<p>作者：<a href="http://blog.csdn.net/han_xiaoyang?viewmode=contents" rel="nofollow" target="_blank">寒小阳</a><br>

时间：2016年1月。

出处：http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50521064

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1.训练

在前一节当中我们讨论了神经网络静态的部分：包括神经网络结构、神经元类型、数据部分、损失函数部分等。这个部分我们集中讲讲动态的部分，主要是训练的事情，集中在实际工程实践训练过程中要注意的一些点，如何找到最合适的参数。

1.1 关于梯度检验

之前的博文我们提到过，我们需要比对数值梯度和解析法求得的梯度，实际工程中这个过程非常容易出错，下面提一些小技巧和注意点：

使用中心化公式，这一点我们之前也说过，使用如下的数值梯度计算公式：
$df(x)dx=f(x+h)−f(x−h)2h(好的形式)df(x)dx=f(x+h)−f(x−h)2h(好的形式) \frac{df(x)}{dx} = \frac{f(x + h) - f(x - h)}{2h} \hspace{0.1in} \text{(好的形式)}$∇f(x)和梯度下降里看到的一样，是一个梯度向量。直观理解是Hessian矩阵描绘出了损失函数的曲度，因此能让我们更高效地迭代和靠近最低点：乘以Hessian矩阵进行参数迭代会让在曲度较缓的地方，会用更激进的步长更新参数，而在曲度很陡的地方，步伐会放缓一些。因此相对一阶的更新算法，在这点上它还是有很足的优势的。

比较尴尬的是，实际深度学习过程中，直接使用二次迭代的方法并不是很实用。原因是直接计算Hessian矩阵是一个非常耗时耗资源的过程。举个例子说，一个一百万参数的神经网络的Hessian矩阵维度为[1000000*1000000]，算下来得占掉3725G的内存。当然，我们有L-BFGS这种近似Hessian矩阵的算法，可以解决内存问题。但是L-BFGS一般在全部数据集上计算，而不像我们用的mini-batch SGD一样在小batch上迭代。现在有很多人在努力研究这个问题，试图让L-BFGS也能以mini-batch的方式稳定迭代更新。但就目前而言，大规模数据上的深度学习很少用到L-BFGS或者类似的二次迭代方法，倒是随机梯度下降这种简单的算法被广泛地使用着。

感兴趣的同学可以参考以下文献：

• On Optimization Methods for Deep Learning：2011年的论文比较随机梯度下降和L-BFGS
• Large Scale Distributed Deep Networks：google brain组的论文，比较随机梯度下降和L-BFGS在大规模分布式优化上的差别。
• SFO算法试图结合随机梯度下降和L-BFGS的优势。

1.4.4 逐参更新学习率

到目前为止大家看到的学习率更新方式，都是全局使用同样的学习率。调整学习率是一件很费时同时也容易出错的事情，因此大家一直希望有一种学习率自更新的方式，甚至可以细化到逐参数更新。现在确实有一些这种方法，其中大多数还需要额外的超参数设定，优势是在大多数超参数设定下，效果都比使用写死的学习率要好。下面稍微提一下常见的自适应方法(原谅博主底子略弱，没办法深入数学细节讲解)：

Adagrad是Duchi等在论文Adaptive Subgradient Methods for Online Learning and Stochastic Optimization中提出的自适应学习率算法。简单代码实现如下：

# 假定梯度为dx，参数向量为x
cache += dx**2
x += - learning_rate * dx / np.sqrt(cache + 1e-8)

  
  

  
  

   
   
1
   
   
2
   
   
3
  
  

其中变量cache有着和梯度一样的维度，然后我们用这个变量持续累加梯度平方。之后这个值被用作参数更新步骤中的归一化。这种方法的好处是，对于高梯度的权重，它们的有效学习率被降低了；而小梯度的权重迭代过程中学习率提升了。而分母开根号这一步非常重要，不开根号的效果远差于开根号的情况。平滑参数1e-8避免了除以0的情况。

RMSprop是一种非常有效，然而好像还没有被公开发布的自适应学习率更新方法。有意思的是，现在使用这个方法的人，都引用的大神Geoff Hinton的coursera课程第6节的讲义第29页。RMSProp方法对Adagrad算法做了一个简单的优化，以减缓它的迭代强度，它开方的部分cache做了一个平滑处理，大致的示意代码如下：

cache = decay_rate * cache + (1 - decay_rate) * dx**2
x += - learning_rate * dx / np.sqrt(cache + 1e-8)

  
  

  
  

   
   
1
   
   
2
  
  

这里的decay_rate是一个手动敲定的超参数，我们通常会在[0.9, 0.99, 0.999]中取值。需要特别注意的是，x+=这个累加的部分和Adagrad是完全一样的，但是cache本身是迭代变化的。

另外的方法还有：

• Matthew Zeiler提出的Adadelta
• Adam: A Method for Stochastic Optimization
• Unit Tests for Stochastic Optimization

下图是上述提到的多种参数更新方法下，损失函数最优化的示意图：

 

1.5 超参数的设定与优化

神经网络的训练过程中，不可避免地要和很多超参数打交道，这是我们需要手动设定的，大致包括：

• 初始学习率
• 学习率衰减程度
• 正则化系数/强度(包括l2正则化强度，dropout比例)

对于大的深层次神经网络而言，我们需要很多的时间去训练。因此在此之前我们花一些时间去做超参数搜索，以确定最佳设定是非常有必要的。最直接的方式就是在框架实现的过程中，设计一个会持续变换超参数实施优化，并记录每个超参数下每一轮完整训练迭代下的验证集状态和效果。实际工程中，神经网络里确定这些超参数，我们一般很少使用n折交叉验证，一般使用一份固定的交叉验证集就可以了。

一般对超参数的尝试和搜索都是在log域进行的。例如，一个典型的学习率搜索序列就是learning_rate = 10 ** uniform(-6, 1)。我们先生成均匀分布的序列，再以10为底做指数运算，其实我们在正则化系数中也做了一样的策略。比如常见的搜索序列为[0.5, 0.9, 0.95, 0.99]。另外还得注意一点，如果交叉验证取得的最佳超参数结果在分布边缘，要特别注意，也许取的均匀分布范围本身就是不合理的，也许扩充一下这个搜索范围会有更好的参数。

1.6 模型融合与优化

实际工程中，一个能有效提高最后神经网络效果的方式是，训练出多个独立的模型，在预测阶段选结果中的众数。模型融合能在一定程度上缓解过拟合的现象，对最后的结果有一定帮助，我们有一些方式可以得到同一个问题的不同独立模型：

• 使用不同的初始化参数。先用交叉验证确定最佳的超参数，然后选取不同的初始值进行训练，结果模型能有一定程度的差别。
• 选取交叉验证排序靠前的模型。在用交叉验证确定超参数的时候，选取top的部分超参数，分别进行训练和建模。
• 选取训练过程中不同时间点的模型。神经网络训练确实是一件非常耗时的事情，因此有些人在模型训练到一定准确度之后，取不同的时间点的模型去做融合。不过比较明显的是，这样模型之间的差异性其实比较小，好处是一次训练也可以有模型融合的收益。

还有一种常用的有效改善模型效果的方式是，对于训练后期，保留几份中间模型权重和最后的模型权重，对它们求一个平均，再在交叉验证集上测试结果。通常都会比直接训练的模型结果高出一两个百分点。直观的理解是，对于碗状的结构，有很多时候我们的权重都是在最低点附近跳来跳去，而没法真正到达最低点，而两个最低点附近的位置求平均，会有更高的概率落在离最低点更近的位置。

2. 总结

• 用一部分的数据测试你梯度计算是否正确，注意提到的注意点。
• 检查你的初始权重是否合理，在关掉正则化项的系统里，是否可以取得100%的准确度。
• 在训练过程中，对损失函数结果做记录，以及训练集和交叉验证集上的准确度。
• 最常见的权重更新方式是SGD+Momentum，推荐试试RMSProp自适应学习率更新算法。
• 随着时间推进要用不同的方式去衰减学习率。
• 用交叉验证等去搜索和找到最合适的超参数。
• 记得也做做模型融合的工作，对结果有帮助。

参考资料与原文

cs231n 神经网络训练与注意点

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