[ch05-02] 用神经网络解决多变量线性回归问题

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5.2 神经网络解法

与单特征值的线性回归问题类似，多变量（多特征值）的线性回归可以被看做是一种高维空间的线性拟合。以具有两个特征的情况为例，这种线性拟合不再是用直线去拟合点，而是用平面去拟合点。

5.2.1 定义神经网络结构

我们定义一个如图5-1所示的一层的神经网络，输入层为2或者更多，反正大于2了就没区别。这个一层的神经网络的特点是：

1. 没有中间层，只有输入项和输出层（输入项不算做一层）；
2. 输出层只有一个神经元；
3. 神经元有一个线性输出，不经过激活函数处理，即在下图中，经过\(\Sigma\)求和得到\(Z\)值之后，直接把\(Z\)值输出。

图5-1 多入单出的单层神经元结构

与上一章的神经元相比，这次仅仅是多了一个输入，但却是质的变化，即，一个神经元可以同时接收多个输入，这是神经网络能够处理复杂逻辑的根本。

输入层

单独看第一个样本是这样的：

\[x_1 =\begin{pmatrix}x_{11} & x_{12}\end{pmatrix} = \begin{pmatrix}10.06 & 60\end{pmatrix} \]

\[y_1 = \begin{pmatrix} 302.86 \end{pmatrix}\]

一共有1000个样本，每个样本2个特征值，X就是一个\(1000 \times 2\)的矩阵：

\[X = \begin{pmatrix} x_1 \\ x_2 \\ \dots \\ x_{1000}\end{pmatrix} =\begin{pmatrix} x_{1,1} & x_{1,2} \x_{2,1} & x_{2,2} \\dots & \dots \x_{1000,1} & x_{1000,2}\end{pmatrix}\]

\[Y =\begin{pmatrix}y_1 \\ y_2 \\ \dots \\ y_{1000}\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}302.86 \\ 393.04 \\ \dots \\ 450.59\end{pmatrix}\]

\(x_1\)表示第一个样本，\(x_{1,1}\)表示第一个样本的一个特征值，\(y_1\)是第一个样本的标签值。

权重W和B

由于输入层是两个特征，输出层是一个变量，所以w的形状是2x1，而b的形状是1x1。

\[W=\begin{pmatrix}w_1 \\ w_2\end{pmatrix}\]

\[B=(b)\]

B是个单值，因为输出层只有一个神经元，所以只有一个bias，每个神经元对应一个bias，如果有多个神经元，它们都会有各自的b值。

输出层

由于我们只想完成一个回归（拟合）任务，所以输出层只有一个神经元。由于是线性的，所以没有用激活函数。
\[\begin{aligned}z&=\begin{pmatrix} x_{11} & x_{12}\end{pmatrix}\begin{pmatrix} w_1 \\ w_2\end{pmatrix}+(b) \&=x_{11}w_1+x_{12}w_2+b\end{aligned}\]

写成矩阵形式：

\[Z = X\cdot W + B\]

损失函数

因为是线性回归问题，所以损失函数使用均方差函数。

\[loss(w,b) = \frac{1}{2} (z_i-y_i)^2 \tag{1}\]

其中，\(z_i\)是样本预测值，\(y_i\)是样本的标签值。

5.2.2 反向传播

单样本多特征计算

与上一章不同，本章中的前向计算是多特征值的公式：

\[z_i = x_{i1} \cdot w_1 + x_{i2} \cdot w_2 + b\]
\[=\begin{pmatrix} x_{i1} & x_{i2}\end{pmatrix}\begin{pmatrix} w_1 \ w_2\end{pmatrix}+b \tag{2}\]

因为\(x\)有两个特征值，对应的\(W\)也有两个权重值。\(x_{i1}\)表示第\(i\)个样本的第1个特征值，所以无论是\(x\)还是\(W\)都是一个向量或者矩阵了，那么我们在反向传播方法中的梯度计算公式还有效吗？答案是肯定的，我们来一起做个简单推导。

由于\(W\)被分成了\(w1\)和\(w2\)两部分，根据公式1和公式2，我们单独对它们求导：

\[\frac{\partial loss}{\partial w_1}=\frac{\partial loss}{\partial z_i}\frac{\partial z_i}{\partial w_1}=(z_i-y_i) \cdot x_{i1} \tag{3}\]
\[\frac{\partial loss}{\partial w_2}=\frac{\partial loss}{\partial z_i}\frac{\partial z_i}{\partial w_2}=(z_i-y_i) \cdot x_{i2} \tag{4}\]

求损失函数对\(W\)矩阵的偏导是无法直接求的，所以要变成求各个\(W\)的分量的偏导。由于\(W\)的形状是：

\[W=\begin{pmatrix}w_1 \\ w_2\end{pmatrix}\]

所以求\(loss\)对\(W\)的偏导，由于\(W\)是个矩阵，所以应该这样写：

\[\begin{aligned} \frac{\partial loss}{\partial W}&=\begin{pmatrix} {\partial loss}/{\partial w_1} \ \ {\partial loss}/{\partial w_2}\end{pmatrix} =\begin{pmatrix} (z_i-y_i)\cdot x_{i1} \ (z_i-y_i) \cdot x_{i2}\end{pmatrix} \&=\begin{pmatrix} x_{i1} \ x_{i2}\end{pmatrix}(z_i-y_i) =\begin{pmatrix} x_{i1} & x_{i2}\end{pmatrix}^T(z_i-y_i) \&=x_i^T(z_i-y_i)\end{aligned} \tag{5}\]

\[{\partial loss \over \partial B}=z_i-y_i \tag{6}\]

多样本多特征计算

当进行多样本计算时，我们用m=3个样本做一个实例化推导：

\[z_1 = x_{11}w_1+x_{12}w_2+b\]

\[z_2= x_{21}w_1+x_{22}w_2+b\]

\[z_3 = x_{31}w_1+x_{32}w_2+b\]

\[J(w,b) = \frac{1}{2 \times 3}[(z_1-y_1)^2+(z_2-y_2)^2+(z_3-y_3)^2]\]

\[\begin{aligned} \frac{\partial J}{\partial W}&=\begin{pmatrix} \frac{\partial J}{\partial w_1} \ \ \frac{\partial J}{\partial w_2}\end{pmatrix}=\begin{pmatrix} \frac{\partial J}{\partial z_1}\frac{\partial z_1}{\partial w_1}+\frac{\partial J}{\partial z_2}\frac{\partial z_2}{\partial w_1}+\frac{\partial J}{\partial z_3}\frac{\partial z_3}{\partial w_1} \ \ \frac{\partial J}{\partial z_1}\frac{\partial z_1}{\partial w_2}+\frac{\partial J}{\partial z_2}\frac{\partial z_2}{\partial w_2}+\frac{\partial J}{\partial z_3}\frac{\partial z_3}{\partial w_2} \end{pmatrix}\&=\begin{pmatrix} \frac{1}{3}(z_1-y_1)x_{11}+\frac{1}{3}(z_2-y_2)x_{21}+\frac{1}{3}(z_3-y_3)x_{31} \ \frac{1}{3}(z_1-y_1)x_{12}+\frac{1}{3}(z_2-y_2)x_{22}+\frac{1}{3}(z_3-y_3)x_{32}\end{pmatrix}\&=\frac{1}{3}\begin{pmatrix} x_{11} & x_{21} & x_{31} \ x_{12} & x_{22} & x_{32}\end{pmatrix}\begin{pmatrix} z_1-y_1 \ z_2-y_2 \ z_3-y_3\end{pmatrix}\&=\frac{1}{3}\begin{pmatrix} x_{11} & x_{12} \ x_{21} & x_{22} \ x_{31} & x_{32} \end{pmatrix}^T\begin{pmatrix} z_1-y_1 \ z_2-y_2 \ z_3-y_3\end{pmatrix}\&=\frac{1}{m}X^T(Z-Y) \end{aligned}\tag{7}\]

\[{\partial J \over \partial B}={1 \over m}(Z-Y) \tag{8}\]

5.2.3 代码实现

公式6和第4.4节中的公式5一样，所以我们依然采用第四章中已经写好的HelperClass目录中的那些类，来表示我们的神经网络。虽然此次神经元多了一个输入，但是不用改代码就可以适应这种变化，因为在前向计算代码中，使用的是矩阵乘的方式，可以自动适应x的多个列的输入，只要对应的w的矩阵形状是正确的即可。

但是在初始化时，我们必须手动指定x和w的形状，如下面的代码所示：

if __name__ == '__main__':
    # net
    params = HyperParameters(2, 1, eta=0.1, max_epoch=100, batch_size=1, eps = 1e-5)
    net = NeuralNet(params)
    net.train(reader)
    # inference
    x1 = 15
    x2 = 93
    x = np.array([x1,x2]).reshape(1,2)
    print(net.inference(x))

在参数中，指定了学习率0.1，最大循环次数100轮，批大小1个样本，以及停止条件损失函数值1e-5。

在神经网络初始化时，指定了input_size=2，且output_size=1，即一个神经元可以接收两个输入，最后是一个输出。

最后的inference部分，是把两个条件（15公里，93平方米）代入，查看输出结果。

在下面的神经网络的初始化代码中，W的初始化是根据input_size和output_size的值进行的。

class NeuralNet(object):
    def __init__(self, params):
        self.params = params
        self.W = np.zeros((self.params.input_size, self.params.output_size))
        self.B = np.zeros((1, self.params.output_size))

正向计算的代码

class NeuralNet(object):
    def __forwardBatch(self, batch_x):
        Z = np.dot(batch_x, self.W) + self.B
        return Z

误差反向传播的代码

class NeuralNet(object):
    def __backwardBatch(self, batch_x, batch_y, batch_z):
        m = batch_x.shape[0]
        dZ = batch_z - batch_y
        dB = dZ.sum(axis=0, keepdims=True)/m
        dW = np.dot(batch_x.T, dZ)/m
        return dW, dB

5.2.4 运行结果

在Visual Studio 2017中，可以使用Ctrl+F5运行Level2的代码，但是，会遇到一个令人沮丧的打印输出：

epoch=0
NeuralNet.py:32: RuntimeWarning: invalid value encountered in subtract
  self.W = self.W - self.params.eta * dW
0 500 nan
epoch=1
1 500 nan
epoch=2
2 500 nan
epoch=3
3 500 nan
......

减法怎么会出问题？什么是nan？

nan的意思是数值异常，导致计算溢出了，出现了没有意义的数值。现在是每500个迭代监控一次，我们把监控频率调小一些，再试试看：

epoch=0
0 10 6.838664338516814e+66
0 20 2.665505502247752e+123
0 30 1.4244204612680962e+179
0 40 1.393993758296751e+237
0 50 2.997958629609441e+290
NeuralNet.py:76: RuntimeWarning: overflow encountered in square
  LOSS = (Z - Y)**2
0 60 inf
...
0 110 inf
NeuralNet.py:32: RuntimeWarning: invalid value encountered in subtract
  self.W = self.W - self.params.eta * dW
0 120 nan
0 130 nan

前10次迭代，损失函数值已经达到了6.83e+66，而且越往后运行值越大，最后终于溢出了。下面的损失函数历史记录也表明了这一过程。

图5-2 训练过程中损失函数值的变化

5.2.5 寻找失败的原因

我们可以在NeuralNet.py文件中，在图5-3代码行上设置断点，跟踪一下训练过程，以便找到问题所在。

图5-3 在VisualStudio中Debug

在VS2017中用F5运行debug模式，看第50行的结果：

batch_x
array([[ 4.96071728, 41.        ]])
batch_y
array([[244.07856544]])

返回的样本数据是正常的。再看下一行：

batch_z
array([[0.]])

第一次运行前向计算，由于W和B初始值都是0，所以z也是0，这是正常的。再看下一行：

dW
array([[ -1210.80475712],
       [-10007.22118309]])
dB
array([[-244.07856544]])

dW和dB的值都非常大，这是因为图5-4所示这行代码。

图5-4 有问题的代码行

batch_z是0，batch_y是244.078，二者相减，是-244.078，因此dB就是-244.078，dW因为矩阵乘了batch_x，值就更大了。

再看W和B的更新值，一样很大：

self.W
array([[ 121.08047571],
       [1000.72211831]])
self.B
array([[24.40785654]])

如果W和B的值很大，那么再下一轮进行前向计算时，会得到更糟糕的结果：

batch_z
array([[82459.53752331]])

果不其然，这次的z值飙升到了8万多，如此下去，几轮以后数值溢出是显而易见的事情了。

那么我们到底遇到了什么情况？

代码位置

ch05, Level2