Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营(深度学习进阶)taks2(2.1+2.2+2.3)

news2024/9/20 18:53:20

task2.1

自适应学习率

临界点其实不一定是在训练一个网络的时候会遇到的最大的障碍。

一般在训练一个网络的时候，损失原来很大，随着参数不断的更新，损失会越来越小，最后就卡住了，损失不再下降。当我们走到临界点的时候，意味着梯度非常小，但损失不再下降的时候，梯度并没有真的变得很小。看下图就可以看出来

范数（norm），即梯度这个向量的长度

随着迭代次数增多，虽然损失不再下降，但是梯度的范数并没有真的变得很小。

我们现在训练一个网络，训练到现在参数在临界点附近，再根据特征值的正负号判断该临界点是鞍点还是局部最小值。实际上在训练的时候，要走到鞍点或局部最小值，是一件困难的事情。一般的梯度下降，其实是做不到的。用一般的梯度下降训练，往往会在梯度还很大的时候，损失就已经降了下去，这个是需要特别方法训练的。要走到一个临界点其实是比较困难的，多数时候训练在还没有走到临界点的时候就已经停止了。

比如说我们所看到的下面的误差表面，目标误差表面的值应该是在❌在的点，

不断调整学习率，但是仍然到不了，因为学习率已经太小了。AB 段的坡度很陡，梯度的值很大，还能够前进一点。左拐以后，BC 段的坡度已经非常平坦了，这种小的学习率无法再让训练前进。事实上在 BC 段有 10 万个点（10 万次更新），但都无法靠近局部最小值，所以显然就算是一个凸的误差表面，梯度下降也很难训练。

最原始的梯度下降连简单的误差表面都做不好，因此需要更好的梯度下降的版本。在梯度下降里面，所有的参数都是设同样的学习率，这显然是不够的，应该要为每一个参数定制化学习率，即引入自适应学习率（adaptive learning rate）的方法，给每一个参数不同的学习率。

如果在某一个方向上，梯度的值很小，非常平坦，我们会希望学习率调大一点；如果在某一个方向上非常陡峭，坡度很大，我们会希望学习率可以设得小一点。

AdaGrad

能够根据梯度大小自动调整学习率。AdaGrad 可以做到梯度比较大的时候，学习率就减小，梯度比较小的时候，学习率就放大。

参数的更新：

因为刚开始 $\delta$ 比较小，所以他更新的步幅较大，斜率就较小

RMSprop

在Adagrad中每个g都占有相同的权重，使得对参数的更新限制很大，所以在这里我们使用权重不同的方法更新，其中0< $\alpha$ <1

前两个不好用语言描述，所以我在纸上写了一下(字不好，大家多担待)

Adam

可以看作 RMSprop 加上动量，其使用动量作为参数更新方向，并且能够自适应调整学习率。

这里不具体介绍，因为在Pytorch中你可以直接使用它已经集成好的功能

简单的误差表面，我们都训练不起来，加上自适应学习率以后，使用AdaGrad 方法优化的结果如下图所示。一开始优化的时候很顺利，在左转的时候，有 AdaGrad 以后，可以再继续走下去，走到非常接近终点的位置。走到 BC 段时，因为横轴方向的梯度很小，所以学习率会自动变大，步伐就可以变大，从而不断前进。接下来的问题走到图中红圈的地方，快走到终点的时候突然“爆炸”了。 $\delta _{i}^{t}$ 是把过去所有的梯度拿来作平均。在 AB段梯度很大，但在 BC 段，纵轴的方向梯度很小，因此纵轴方向累积了很小的 $\delta _{i}^{t}$ ，累积到一定程度以后，步伐就变很大，但有办法修正回来。因为步伐很大，其会走到梯度比较大的地方。走到梯度比较大的地方后， $\delta _{i}^{t}$ 会慢慢变大，更新的步伐大小会慢慢变小，从而回到原来的路线。

学习率调度

通过学习率调度（learning rate scheduling）可以解决这个问题。之前的学习率调整方法中 η 是一个固定的值，而在学习率调度中 η 跟时间有关。学习率调度中最常见的策略是学习率衰减（learning rate decay），也称为学习率退火（learning rateannealing）。随着参数的不断更新，让 η 越来越小。在图上红圈的地方，虽然步伐很大，但 η 变得非常小，步伐乘上 η 就变小了，就可以慢慢地走到终点。

优化的总结

task2.2分类

分类与回归

分类问题简单来说就是给一个东西，然后机器输出是哪一类，不过不是直接给出类别的名字，而是给出所有类别的概率，概率最大的那个值对应的类别就是机器识别出的类。

前面我们所看到的神经网络都只有一个输出，这里需要多个输出。输入是类别的种类

在输出前，会乘上不同的参数最终得出结果

在分类里面，有一种one-hot的算法，独热编码，也就是对应类别值为1，其他均为0

分类实际过程是：输入 x，乘上 W，加上 b，通过激活函数 σ，乘上W′，再加上 b′ 得到向量 $y\hat{}$ 。但实际做分类的时候，往往会把 yˆ 通过 softmax 函数得到 y′，才去计算 y′ 跟 yˆ 之间的距离。

这里比较一下前面学过的regression和classification

regression 只需要输出对应标签就可以，而classification需要使用softmax将最后的数值限制在0到1之间

y'= $\frac{exp(y_{i})}{\sum jexp(y_{j})}$

使用softmax的好处是，在最终输出的时候最好的类别和最差的类别之间数值差距很大，错误的预测对最终预测的影响很小

当只有两类时，sigmoid函数和softmax是等价的

分类的损失

当我们把 x 输入到一个网络里面产生 yˆ 后，通过 softmax 得到 y′，再去计算 y′ 跟 y 之间的距离 e

计算这个距离有两种方法

1.MSE

2.Cross-entropy

对比图：

MSE容易在损失比较大的时候卡住，均方误差在这种损失很大的地方，它是非常平坦的，其梯度是非常小趋近于 0 的。如果初始时在圆圈的位置，离目标非常远，其梯度又很小，无法用梯度下降顺利地“走”到右下角。而在交叉熵的图上左上角圆圈所在的点有斜率的，所以可以通过梯度，一路往右下的地方“走”；所以一般使用Cross-entropy比较好