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改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化_loss曲线欠拟合怎么改超参数

作者：小舞很执着 | 2024-08-07 19:40:24

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loss曲线欠拟合怎么改超参数

听Andrew Ng深度学习课程，知识点整理

3.1.2 Bias and Variance

High bias: 训练集上，性能差，也即欠拟合（模型拟合能力）

High variance: 训练集上表现较好，验证集上，性能差，也即过拟合（模型稳定性）

5.1.3 Basic recipe for machine learning

优化模型的第一步是，查看是否具有High bias，即该模型是否欠拟合。

7.1.4 Regularization

如果模型具有High variance，也即过拟合，该模型不够稳定，可以通过增加数据量，正则化或选择其他的NN结构，但如果增加数据可能代价大，所以首先应该是进行正则化。正则化即在原有得loss函数上，加上一个正则化项：所有参数w的平方的和，除以训练集的样本大小m。λ就是正则项系数，权衡正则项与J_0项的比重

9.1.5 Why regularization reduces overfitting

为何正则化可以有效降低过拟合，NG说是可以使得W参数小，进而使得 z = w*x + b小，则激活函数 g(z) = tanh(z)，分布在红色范围，如图所示红色区域，接近为直线，此时激活函数基本失效（变为线性函数），学习能力变差，即可避免过拟合。

过拟合的通俗的解释参考

11.1.6 Dropout regularization

防止过拟合，L2正则化是通过修改代价函数来实现的，而Dropout则是通过修改神经网络本身来实现的，具体就是使得网络中部分神经元失活，但测试的时候不使用（测试需要稳定的输出）

Implementing droput：以三层网络为例


keep_prob = 0.8
 
最后一层a3后加上 dropout
 
d3 = np.random.rand(a3.shape[0], a3.shape[1]) < keep_prob  # 生成随机数0或1
 
# d3 有0.8的概率为1， 0.2的概率为0，即大概有百分之20的数为0
 
a3 = np.multiply(a3, d3)  % 使a3的神经元输出20%为0，期望值变为原来的80%
 
a3 /= keep_prb  # 为了使其中20%神经元输出为0，但又不影响总的输出期望值

13.1.7 Understanding dropout

为什么 dropout正则化网络可以减少网络过拟合的风险？

（1）随机的删除神经单元，反映射回去，相当于输入了不用的数据，即增加了训练数据的多样性（数据扩增），使得网络学习到数据中更多一般共同特征；

（2）从网路结构上看，Dropout每次迭代随机删除网络中的神经单元，生成不同的网络结构，这样就相当于训练了多个网络，最后模型输出，相当于一个平均结果。

14.1.8 Other regularization methods

（1）Data augmentation: 缩放，镜像，裁剪，扭曲（distortion）

（2）Early stopping:

在训练中，我们希望在中间箭头的位置停止训练。而Early stopping就可以实现该功能，这时获得的模型泛化能力较强，还可以得到一个中等大小的w（随着网络的训练，相对于初始化值，w值会不断变大）

可以用L2正则化代替early stopping。L2正则化训练的时间较长，需多试几个lambda，找到得到比较好的结果；early stopping 只需运行一次梯度下降，画出上面曲线，即可找到w的中间值

16.1.9 Setting up your optimization problem / Normalizing inputs

归一化输入：加速训练方法，将数据集归一化为0均值，方差为1

在实际应用中，特征标准化的具体做法是：首先计算每一个维度上数据的均值（使用全体数据计算），之后在每一个维度上都减去该均值。下一步便是在数据的每一维度上除以该维度上数据的标准差。

$\mu = \frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m} x^{(i)}$

$\sigma^2 = \frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m} (x^{(i)} - 0)^2$

其中x^i是二维向量，求方差时平方是点乘操作

Why normalize inputs?

假设得到的预测函数为：

$y= w_1 x_1 + w_2 x_2$

如果不归一化特征，不同特征的值域可能相差较大（特征x1的值域为0-1000，x2的值域为0-1），寻找最优解，即损失函数最小值时，w_1和w_2值也将相差较大，画出损失函数的等高线可能为下图所示，梯度下降过程将走Z字型，速度较慢。

18.1.10 vanishing or exploding gradients

现在假设神经网络如下，简单起见这里没有激活函数，每一层有两个神经元

$\widehat{y} = w^{[L]} w^{[L-1]} w^{[L-2]} \cdot \cdot \cdot w^{[3]} w^{[2]} w^{[1]} x$

现在假设每一层的权重矩阵为w^l 大于单位矩阵，则连续相乘必然后面的神经元输出非常大，则发生梯度爆炸；每一层的权重矩阵w^l 小于单位矩阵，则连续相乘必然后面的输出非常小，则发生梯度消失

20.1.11 Weight initialization for deep networks

网络输入层为4个神经元，掩藏层有1个神经元，则

$z = w_1 x_1 + w_2 x_2 + w_3 x_3 + w_4 x_4$

如果w过大，z值就会过大更具体地说，在sigmoid（z）和tanh（z）的情况下，如果你的权重很大，z值就会很大，那么梯度将变得很小，从而有效地防止权重改变它们的值。

正确初始化方法：设置权重的方差为2/n; n为输入的神经元个数

$W_L = np.random.randn(4) * np.sqrt(2/n_{L-1})$

26.2.1 Mini-batch gradient descent

Batch vs. mini-batch gradient descent

（1）Batch gradient descent：第一种，遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍，计算速度慢，这称为Batch gradient descent，批梯度下降。

（2）stochastic gradient descent：另一种，每看一个数据就算一下损失函数，然后求梯度更新参数，这个称为随机梯度下降，stochastic gradient descent。这个方法速度比较快，但是收敛性能不太好，可能在最优点附近晃来晃去，hit不到最优点。两次参数的更新也有可能互相抵消掉，造成目标函数震荡的比较剧烈。

（3）mini-batch gradient decent：为了克服两种方法的缺点，现在一般采用的是一种折中手段，mini-batch gradient decent，小批的梯度下降，这种方法把数据分为若干个批，按批来更新参数，这样，一个批中的一组数据共同决定了本次梯度的方向，下降起来就不容易跑偏，减少了随机性。另一方面因为批的样本数与整个数据集相比小了很多，计算量也不是很大。

Choosing your mini-batch size

（1）如果训练训练集较小，小于2000，则直接batch;

（2）一般的mini-batch size : 64, 128,256,512

30.2.3 Exponentially weighted averages

比梯度下降快，以下是用指数加权平均值来拟合趋势

公式：

$V_t = \beta v_{t-1} + (1-\beta) \theta_t$

其中 $\beta=0.9$时，为红色线，$v_{t-1}$是上一天温度，$\theta_t$是当前天的温度，$V_t$是加权后的温度。

当参数为0.9时，接近于平均了1/(1-0.9) = 10天的温度

42.2.9 Learning rate decay

另一个可能加快学习速度的办法是，随时间慢慢减少学习率，即学习率衰减（learning rate decay）

一次遍历全部训练集为一个epoch

学习率：

$\alpha = \frac{1}{1+decay_rate*epoch_num} \alpha_0$

44.2.10 The problem of local optima

在高维空间，更可能遇到的是鞍点（saddle point），而不是local optima

鞍点是其中几个方向是梯度为0，另一些方向不是；

局部最优是每个方向都是梯度为0；

在高维空间所有梯度方向都为0的概率很小，所以不太可能遇到局部最优问题

真正的问题是 Problem of plateaus

46.3.1 Hyperparameter tuning

超参数调试

$\alpha$ ，layers, hidden units, learning rate decay, mini-batch size

分级别+网格法

52.3.4 Batch Normalization / Normalizing activations in a network

神经网络每一层z = w*x + b之后，激活函数之前加入Batch Normalizaiton操作：

$\mu = \frac{1}{m} \sum_i z^{(i)}$

$\sigma^2 = \frac{1}{m} \sum_i (z^{(i)} - \mu)^2$

$z_{norm}^{(i)} = \frac{z^{(i)} - \mu}{\sqrt{\sigma^2 + \epsilon }}$

$\widehat{z}^{(i)} = \gamma z_{norm}^{(i)} + \beta$

BN可以使某一层的平均值和方差改变。比如激活函数为sigmoid函数，为了不让值总是分布在中间比较线性的区域，通过BN，可以改变横轴 z 的分布区间，以便更好的利用非线性的sigmoid函数；如果 $\gamma = \sqrt{\sigma^2 + \epsilon }$ ，且 $\beta = \mu$ ，则 $\widehat{z}^{(i)} = z^{(i)}$ ，BN后均值为0，方差为1；但如果这两个参数使其他值，则均值和方差就会是其他值；

或者一句话：BN使掩藏单元的均值和方差标准化；

56.3.6 why does Batch Norm work? (为什么batch norm起作用)

58.3.7 Batch Norm at test time

训练时，均值和方差是在整个mini-batch（比如64个样本）上计算出来的；而测试时，可能需要逐一处理样本，方法就是根据训练集估计均值和方差，估计方法有很多，通常会有默认的估算均值和方差的方法。实际操作中，我们通常运用指数加权平均来追踪在训练集中的均值和方差。

60.3.8 Softmax regression

逻辑回归（sigmoid回归）的一般形式，Softmax回归，应用于多分类问题。

65.3.10 Deep learning frameworks

Caffe/Caffe2
CNTK
DJ4J
Keras
Lasagne
mxnet
PaddlePaddle
Tensorflow
Theano
Torch

待续。。。

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