深度学习-后向传播算法

深度学习的第一步，一定要理解后向传播算法。

前向传播

$\frac{ ∂C }{ ∂wj }≈C(w+ϵej)−C(w)ϵ$
计算损失函数C关于每个权重wj 的梯度，都需要对于每一个样本计算损失函数C(w+ϵej) ，当网络神经元增加，权重数量增加，比如一百万个，就需要计算一百万次损失函数，计算量是惊人的。

为什么需要反向传播

高效。基本上相当于两次前向传播的计算量（详情见下面算法部分，一次前向+一次后向梯度运算）。

后向传播

反向传播涉及的基础知识点包括：梯度下降和链式法则。

梯度下降¹

一种最优化方法，按照梯度的反方向（下降最快的方向）进行迭代更新。 [这里可以进一步了解方向倒数，梯度以及最优化方法SGD, BGD, 牛顿法, 拟牛顿法(BFGS, LBFGS), Momentum, NAG, Adagrad, Rmsprop, Adadelta, Adam, NAdam等。]

链式法则

一次前向传播²

后向传播

反向传播的问题及解决方案

梯度消失和梯度饱和、合适的学习率、批大小、epoch 数量等。
解决方案有：

1. 激活函数方向。如relu, leaky relu, elu等
2. fine tuning, 预训练微调
3. 合适的初始化。如glorot, xavier, he等
4. 添加正则。如LN，BN，WN，CN等
5. 梯度剪切clip
6. 残差结构resnet，短连接
7. LSTM(有短连接的存在，gate不容易爆炸或消失）
8. 使用线性后向传播³。如下图，线性反向传播算法在传递损失函数的梯度时，因为是线性函数，所以不需要另外再求梯度。
   

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1. Gradient descent ↩︎

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2. Deep learning, Ian Goodfellow ↩︎

3. Linear Backprop in non-linear networks ↩︎