机器不学习:深度学习笔记 从线性分类器到深度神经网络
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Limit of Linear Model
- 实际要调整的参数很多
如果有N个Class,K个Label,需要调整的参数就有(N+1)K个
- Linear Model不能应对非线性的问题
- Linear Model的好处
- GPU就是设计用于大矩阵相乘的,因此它们用来计算Linear Model非常efficient
- Stable:input的微小改变不会很大地影响output
- 求导方便:线性求导是常数
- 我们希望参数函数是线性的,但整个model是非线性的
- 所以需要对各个线性模型做非线性组合
- 最简单的非线性组合:分段线性函数(RELU)
Neural network
- 用一个RELU作为中介,一个Linear Model的输出作为其输入,其输出作为另一个Linear Model的输入,使其能够解决非线性问题
- 神经网络并不一定要完全像神经元那样工作
- Chain Rule:复合函数求导规律
- Lots of data reuse and easy to implement(a simple data pipeline)
- Back propagation
- 计算train_loss时,数据正向流入,计算梯度时,逆向计算
- 计算梯度需要的内存和计算时间是计算train_loss的两倍
Deep Neural Network
Current two layer neural network:
优化:
- 优化RELU(隐藏层), wider
- 增加linear层,layer deeper
- Performance: few parameters by deeper
- 随层级变高,获得的信息越综合,越符合目标
About t-model
- t-model只有在有大量数据时有效
- 今天我们才有高效的大数据训练方法:Better Regularization
- 难以决定适应问题的神经网络的规模,因此通常选择更大的规模,并防止过拟合
Avoid Overfit
Early Termination
- 当训练结果与验证集符合度下降时,就停止训练
Regulation
- 给神经网络里加一些常量,做一些限制,减少自由的参数
- L2 regularization
在计算train loss时,增加一个l2 norm作为新的损失,这里需要乘一个β(Hyper parameter),调整这个新的项的值
Hyper parameter:拍脑袋参数→_→
- l2模的导数容易计算,即W本身
- DropOut
- 最近才出现,效果极其好
- 从一个layer到另一个layer的value被称为activation
- 将一个layer到另一个layer的value的中,随机地取一半的数据变为0,这其实是将一半的数据直接丢掉
- 由于数据缺失,所以就强迫了神经网络学习redundant的知识,以作为损失部分的补充
- 由于神经网络中总有其他部分作为损失部分的补充,所以最后的结果还是OK的
- More robust and prevent overfit
- 如果这种方法不能生效,那可能就要使用更大的神经网络了
- 评估神经网络时,就不需要DropOut,因为需要确切的结果
- 可以将所有Activation做平均,作为评估的依据
- 因为我们在训练时去掉了一半的随机数据,如果要让得到Activation正确量级的平均值,就需要将没去掉的数据翻倍
转自:https://www.cnblogs.com/hellocwh/p/5497786.html
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