深度學(xué)習(xí)及其優(yōu)化方法概述課件

1、深度學(xué)習(xí)及其優(yōu)化方法概述深度學(xué)習(xí)及其優(yōu)化方法概述Outline 深度學(xué)習(xí)基本介紹Loss Function一般形式及數(shù)學(xué)概念深度學(xué)習(xí)梯度優(yōu)化方法深度學(xué)習(xí)優(yōu)化方法2/25Outline 深度學(xué)習(xí)基本介紹Loss Functio深度學(xué)習(xí)的概念3/25什么是deep learning? 深度學(xué)習(xí)：一種基于無監(jiān)督特征學(xué)習(xí)和特征層次結(jié)構(gòu)的學(xué)習(xí)方法。 本質(zhì)：通過構(gòu)建多隱層的模型和海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，來學(xué)習(xí)更有用的特征，從而最終提升分類或預(yù)測的準(zhǔn)確性。含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)的概念5/25什么是deep learning?DL訓(xùn)練過程4/25深度學(xué)習(xí)的基本思想： 對于Deep Learn

2、ing，需要自動地學(xué)習(xí)特征，假設(shè)有一堆輸入I，輸出是O，設(shè)計一個系統(tǒng)S（有n層），形象地表示為： I =S1=S2=.=Sn = O，通過調(diào)整系統(tǒng)中參數(shù)，使得它的輸出仍然是輸入I，那么就可以自動地獲取得到輸入I的一系列層次特征，即S1，., Sn。用自下而上的無監(jiān)督學(xué)習(xí) 1）逐層構(gòu)建單層神經(jīng)元。 2）每層采用wake-sleep算法進(jìn)行調(diào)優(yōu)。每次僅調(diào)整一層，逐層調(diào)整。DL訓(xùn)練過程6/25深度學(xué)習(xí)的基本思想：5/25第二步：自頂向下的監(jiān)督學(xué)習(xí) 這一步是在第一步學(xué)習(xí)獲得各層參數(shù)進(jìn)的基礎(chǔ)上，在最頂?shù)木幋a層添加一個分類器（如，SVM等），而后通過帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)的監(jiān)督學(xué)習(xí)，利用梯度下降法去微調(diào)整個網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。

3、DL訓(xùn)練過程7/25第二步：自頂向下的監(jiān)督學(xué)習(xí) DL訓(xùn)練過程6/25深度學(xué)習(xí)的具體模型及方法：1、自動編碼器（ AutoEncoder ）2、稀疏自動編碼器(Sparse AutoEncoder)3、限制波爾茲曼機(jī)（Restricted Boltzmann Machine）4、深信度網(wǎng)絡(luò)（Deep Belief Networks）5、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks）DL訓(xùn)練過程8/25深度學(xué)習(xí)的具體模型及方法：DL訓(xùn)練過程自動編碼器7/251、自動編碼器（ AutoEncoder ）通過調(diào)整encoder和decoder的參數(shù)，使得重構(gòu)誤差最小，就得到

4、了輸入input信號的第一個表示了，也就是編碼code了。因為是無標(biāo)簽數(shù)據(jù)，所以誤差的來源就是直接重構(gòu)后與原輸入相比得到。自動編碼器9/251、自動編碼器（ AutoEncoder 稀疏自動編碼器8/25如上圖，其實就是限制每次得到的表達(dá)code盡量稀疏。因為稀疏的表達(dá)往往比其他的表達(dá)要有效。2、稀疏自動編碼器(Sparse AutoEncoder)AutoEncoder的基礎(chǔ)上加上L1的Regularity限制（L1主要是約束每一層中的節(jié)點中大部分都要為0，只有少數(shù)不為0），就可以得到Sparse AutoEncoder法。稀疏自動編碼器10/25如上圖，其實就是限制每次得到的表達(dá)cRBM9

5、/253、限制波爾茲曼機(jī)（RBM） 定義：假設(shè)有一個二部圖，同層節(jié)點之間沒有鏈接，一層是可視層，即輸入數(shù)據(jù)層（v)，一層是隱藏層(h)，如果假設(shè)所有的節(jié)點都是隨機(jī)二值（0，1）變量節(jié)點，同時假設(shè)全概率分布p(v,h)滿足Boltzmann分布，稱這個模型是RBM。RBM11/253、限制波爾茲曼機(jī)（RBM）RBM10/25給定隱層h的基礎(chǔ)上，可視層的概率確定：（可視層節(jié)點之間是條件獨立的）給定可視層v的基礎(chǔ)上，隱層的概率確定：給定一個滿足獨立同分布的樣本集：D=v(1),v(2),v(N)，我們需要學(xué)習(xí)參數(shù)=W,a,b。 最大似然估計：對最大對數(shù)似然函數(shù)求導(dǎo)，就可以得到L最大時對應(yīng)的參數(shù)W了。

6、RBM12/25給定隱層h的基礎(chǔ)上，可視層的概率確定：DBN11/25DBNs由多個限制玻爾茲曼機(jī)（RBM）層組成，一個典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型如下圖所示。DBN13/25DBNs由多個限制玻爾茲曼機(jī)（RBM）層組成CNN12/255、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，每層由多個二維平面組成，而每個平面由多個獨立神經(jīng)元組成。CNNs是第一個真正成功訓(xùn)練多層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的學(xué)習(xí)算法。核心思想：局部感受野、權(quán)值共享以及時間或空間子采樣這三種結(jié)構(gòu)思想結(jié)合起來獲得某種程度的位移、尺度、形變不變性。CNN14/255、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convo

7、lutionalLoss Function一般形式13/25Loss Function一般形式15/25Loss Function一般形式14/25回歸函數(shù)及目標(biāo)函數(shù)以均方誤差作為目標(biāo)函數(shù)（損失函數(shù)），目的是使其值最小化，用于優(yōu)化上式。Loss Function一般形式16/25回歸函數(shù)及目標(biāo)函數(shù)學(xué)概念15/251、梯度（一階導(dǎo)數(shù)）某一點的梯度方向是在該點坡度最陡的方向，而梯度的大小告訴我們坡度到底有多陡；對于一個含有 n 個變量的標(biāo)量函數(shù)，即函數(shù)輸入一個 n 維 的向量，輸出一個數(shù)值，梯度可以定義為：數(shù)學(xué)概念17/251、梯度（一階導(dǎo)數(shù)）數(shù)學(xué)概念16/252、Hesse 矩陣（二階導(dǎo)數(shù)）He

8、sse 矩陣常被應(yīng)用于牛頓法解決的大規(guī)模優(yōu)化問題，主要形式如下：當(dāng) f(x) 是下列形式：其中x為列向量，A 是 n 階對稱矩陣，b 是 n 維列向量， c 是常數(shù)。f(x) 梯度是 Ax+b, Hesse 矩陣等于 A。數(shù)學(xué)概念18/252、Hesse 矩陣（二階導(dǎo)數(shù)）當(dāng) f(x數(shù)學(xué)概念17/253、Jacobian 矩陣Jacobian 矩陣實際上是向量值函數(shù)的梯度矩陣，假設(shè)F:RnRm 是一個從n維歐氏空間轉(zhuǎn)換到m維歐氏空間的函數(shù)。這個函數(shù)由m個實函數(shù)組成: 這些函數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)(如果存在)可以組成一個m行n列的矩陣(m by n)，這就是所謂的雅可比矩陣：數(shù)學(xué)概念19/253、Jacobi

9、an 矩陣這些函數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)優(yōu)化方法18/251、Gradient DescentGradient descent(steepest descent)，也叫批量梯度下降法Batch Gradient Descent，BSD，利用一階的梯度信息找到函數(shù)局部最優(yōu)解的一種方法，主要迭代公式如下: 其中， 是第 k 次迭代我們選擇移動的方向， 是第 k 次迭代用 line search 方法選擇移動的距離，每次移動的距離系數(shù)可以相同，也可以不同，有時候我們也叫學(xué)習(xí)率（learning rate）。優(yōu)化方法20/251、Gradient Descent 優(yōu)化方法19/251、Gradient Descen

10、t該方法利用目標(biāo)函數(shù)的局部性質(zhì)，得到局部最優(yōu)解，具有一定的“盲目性”，如果目標(biāo)函數(shù)是一個凸優(yōu)化問題，那么局部最優(yōu)解就是全局最優(yōu)解；每一次迭代的移動方向都與出發(fā)點的等高線垂直，此外，鋸齒現(xiàn)象（ zig-zagging）將會導(dǎo)致收斂速度變慢:優(yōu)化方法21/251、Gradient Descent優(yōu)化方法20/252、Newtons method牛頓法則是利用局部的一階和二階偏導(dǎo)信息，推測整個目標(biāo)函數(shù)的形狀；進(jìn)而可以求得出近似函數(shù)的全局最小值，然后將當(dāng)前的最小值設(shè)定近似函數(shù)的最小值；相比最速下降法，牛頓法帶有一定對全局的預(yù)測性，收斂性質(zhì)也更優(yōu)良。優(yōu)化方法22/252、Newtons method優(yōu)化

11、方法21/252、Newtons method推導(dǎo)過程如下： 利用 Taylor 級數(shù)求得原目標(biāo)函數(shù)的二階近似：把x 看做自變量，所有帶有 xk 的項看做常量，令一階導(dǎo)數(shù)為 0 ，即可求近似函數(shù)的最小值：即：將當(dāng)前的最小值設(shè)定近似函數(shù)的最小值(或者乘以步長)。優(yōu)化方法23/252、Newtons method優(yōu)化方法22/252、Newtons method牛頓法主要存在的問題是：Hesse 矩陣不可逆時無法計算；矩陣的逆計算復(fù)雜為 n 的立方，當(dāng)問題規(guī)模比較大時，計算量很大；解決的辦法是采用擬牛頓法如 BFGS, L-BFGS, DFP, Broydens Algorithm 進(jìn)行近似；如果

12、初始值離局部極小值太遠(yuǎn)，Taylor 展開并不能對原函數(shù)進(jìn)行良好的近似。優(yōu)化方法24/252、Newtons method優(yōu)化方法23/252、Newtons method在牛頓法的迭代中，需要計算海賽矩陣的逆矩陣H-1這一計算比較復(fù)雜，考慮用一個n階矩陣來近似代替H-1，這就是擬牛頓法的基本思路。DFP(Davidon-Fletcher-Powell）使用一個n階矩陣Gk+1來近似H-1BFGS(Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno）使用一個n階矩陣Bk來逼近HL-BFGS（Limited -BFGS )：由于上述兩種擬牛頓法都要保存一個n階矩陣，對于內(nèi)存消耗非常

13、大，因此在此基礎(chǔ)上提出了一種節(jié)約內(nèi)存的方法L-BFGS。優(yōu)化方法25/252、Newtons method優(yōu)化方法24/253、Conjugate Gradients共軛梯度法是介于最速下降法與牛頓法之間的一個方法；它僅需利用一階導(dǎo)數(shù)信息，但克服了最速下降法收斂慢的缺點；避免牛頓法需要存儲和計算Hesse矩陣并求逆的缺點.共軛梯度法不僅是解決大型線性方程組最有用的方法之一，也是解大型非線性最優(yōu)化最有效的算法之一。與最速梯度下降的不同，共軛梯度的優(yōu)點主要體現(xiàn)在選擇搜索方向上：優(yōu)化方法26/253、Conjugate Gradients優(yōu)化方法25/253、Conjugate Gradients共

14、軛方向：如上圖，d(1) 方向與二次函數(shù)的等值線相切， d(1) 的共軛方向 d(2) 則指向橢圓的中心。對于二維二次函數(shù)，若在兩個共軛方向上進(jìn)行一維搜索，經(jīng)過兩次迭代必然達(dá)到最小點。優(yōu)化方法27/253、Conjugate Gradients優(yōu)化方法26/253、Conjugate Gradients確定了移動方向（GD：垂直于等值線，CG：共軛方向），并在該方向上搜索極小值點（恰好與該處的等值線相切），然后移動到最小值點，重復(fù)以上過程，過程如下圖：優(yōu)化方法28/253、Conjugate Gradients優(yōu)化方法27/254、隨機(jī)梯度下降算法（SGD）優(yōu)化方法29/254、隨機(jī)梯度下降算

15、法（SGD）優(yōu)化方法28/254、隨機(jī)梯度下降算法（SGD）SGD是最速梯度下降法的變種，每次只使用一個樣本，迭代一次計算量為n2，當(dāng)m很大的時候，隨機(jī)梯度下降迭代一次的速度要遠(yuǎn)高于梯度下降：梯度下降需要把m個樣本全部帶入計算，迭代一次計算量為m*n2優(yōu)化方法30/254、隨機(jī)梯度下降算法（SGD）優(yōu)化方法29/255、 Mini-batch Gradient Descent介于BSD和SGD之間的一種優(yōu)化算法，每次選取一定量的訓(xùn)練樣本進(jìn)行迭代；速度比BSD快，比SGD慢；精度比BSD低，比SGD高。選擇n個訓(xùn)練樣本（nm，m為總訓(xùn)練集樣本數(shù)）在這n個樣本中進(jìn)行n次迭代，每次使用1個樣本對n次

16、迭代得出的n個gradient進(jìn)行加權(quán)平均再并求和，作為這一次mini-batch下降梯度；不斷在訓(xùn)練集中重復(fù)以上步驟，直到收斂。優(yōu)化方法31/255、 Mini-batch Gradien優(yōu)化方法30/255、 Mini-batch Gradient Descent其思想是：SGD就是每一次迭代計算mini-batch的梯度，然后對參數(shù)進(jìn)行更新；其中，是學(xué)習(xí)率， 是梯度，SGD完全依賴于當(dāng)前batch的梯度，可理解為允許當(dāng)前batch的梯度多大程度影響參數(shù)更新。優(yōu)化方法32/255、 Mini-batch Gradien優(yōu)化方法31/255、 Mini-batch Gradient Desc

17、ent面臨的挑戰(zhàn)：learning rate選取比較困難對于稀疏數(shù)據(jù)或者特征，有時我們可能想更新快一些；對于常出現(xiàn)的特征更新慢一些，這時候SGD就不太能滿足要求了；SGD容易收斂到局部最優(yōu)，并且在某些情況下可能被困在鞍點優(yōu)化方法33/255、 Mini-batch Gradien優(yōu)化方法-Momentum32/25momentum是模擬物理里動量的概念，積累之前的動量來替代真正的梯度：其中， 是動量因子。優(yōu)化方法-Momentum34/25momentum是模擬物優(yōu)化方法-Momentum33/25SGD without momentumSGD with momentum優(yōu)化方法-Moment

18、um35/25SGD without優(yōu)化方法-Momentum34/25特點：下降初期時，使用上一次參數(shù)更新，下降方向一致，乘上較大的 能夠進(jìn)行很好的加速；下降中后期時，在局部最小值來回震蕩的時候， ， 使得更新幅度增大，跳出陷阱；在梯度改變方向的時候， 能夠減少更新；總之，momentum項能夠在相關(guān)方向加速SGD，抑制振蕩，從而加快收斂。優(yōu)化方法-Momentum36/25特點：優(yōu)化方法-Nesterov35/25nesterov項在梯度更新時做一個校正，避免前進(jìn)太快，同時提高靈敏度： 并沒有直接改變當(dāng)前梯度 ，所以Nesterov的改進(jìn)就是讓之前的動量直接影響當(dāng)前的梯度。即：因此，加上n

19、esterov項后，梯度在大的跳躍后，進(jìn)行計算對當(dāng)前梯度進(jìn)行校正。 優(yōu)化方法-Nesterov37/25nesterov項在梯度優(yōu)化方法-Nesterov36/25momentum首先計算一個梯度(短的藍(lán)色向量)，然后在加速更新梯度的方向進(jìn)行一個大的跳躍(長的藍(lán)色向量)，nesterov項首先在之前加速的梯度方向進(jìn)行一個大的跳躍(棕色向量)，計算梯度然后進(jìn)行校正(綠色梯向量)：momentum項和nesterov項都是為了使梯度更新更加靈活，對不同情況有針對性。優(yōu)化方法-Nesterov38/25momentum首先計算優(yōu)化方法-Adagrad37/25Adagrad其實是對學(xué)習(xí)率進(jìn)行了一個約

20、束，即：對 從1到 進(jìn)行一個遞推形成一個約束項regularizer優(yōu)化方法-Adagrad39/25Adagrad其實是對學(xué)習(xí)優(yōu)化方法-Adagrad38/25特點：前期 較小時候，regularizer較大，能夠放大梯度 ；后期 較大的時候，regularizer較小，能夠約束梯度； 適合處理稀疏梯度。 缺點：仍依賴于人工設(shè)置一個全局學(xué)習(xí)率； 設(shè)置過大的話，會使regularizer過于敏感，對梯度的調(diào)節(jié)太大； 中后期，分母上梯度平方的累加將會越來越大，使 ，訓(xùn)練提前結(jié)束。優(yōu)化方法-Adagrad40/25特點：優(yōu)化方法-Adadelta39/25Adadelta是對Adagrad的擴(kuò)展，

21、 Adagrad會累加之前所有的梯度平方，而Adadelta只累加固定大小的項，并且也不直接存儲這些項，僅僅是近似計算對應(yīng)的平均值。即： 其實Adadelta還是依賴于全局學(xué)習(xí)率的，但作者做了一定處理，經(jīng)過近似牛頓迭代法之后： 此時Adadelta已經(jīng)不用依賴于全局學(xué)習(xí)率了優(yōu)化方法-Adadelta41/25Adadelta是對Ad優(yōu)化方法-Adadelta40/25特點： 訓(xùn)練初中期，加速效果不錯，很快；訓(xùn)練后期，反復(fù)在局部最小值附近抖動。優(yōu)化方法-Adadelta42/25特點： 優(yōu)化方法-RMSprop41/25RMSprop可以算作Adadelta的一個特例：當(dāng) 時， 就變?yōu)榱饲筇荻绕?/p>

22、方和的平均數(shù)；如果再求根的話，就變成了RMS(均方根)：此時，這個RMS就可以作為學(xué)習(xí)率的一個約束：優(yōu)化方法-RMSprop43/25RMSprop可以算作Ad優(yōu)化方法-RMSprop42/25RMSprop：其實RMSprop依然依賴于全局學(xué)習(xí)率；RMSprop算是Adagrad的一種發(fā)展，和Adadelta的變體，效果趨于二者之間；適合處理非平穩(wěn)目標(biāo) - 對于RNN效果很好。優(yōu)化方法-RMSprop44/25RMSprop：優(yōu)化方法-Adam43/25Adam(Adaptive Moment Estimation)本質(zhì)上是帶有動量項的RMSprop，它利用梯度的一階矩估計和二階矩估計動態(tài)調(diào)

23、整每個參數(shù)的學(xué)習(xí)率；Adam的優(yōu)點主要在于經(jīng)過偏置校正后，每一次迭代學(xué)習(xí)率都有個確定范圍，使得參數(shù)比較平穩(wěn)。優(yōu)化方法-Adam45/25Adam(Adaptive Mo優(yōu)化方法-Adam44/25公式如下：其中， 、 分別是對梯度的一階矩估計和二階矩估計，可以看作對期望 、 的估計； 、 是對 、 的校正，這樣可以近似為對期望的無偏估計。 對學(xué)習(xí)率形成一個動態(tài)約束，而且有明確的范圍。優(yōu)化方法-Adam46/25公式如下：優(yōu)化方法-Adam45/25特點：結(jié)合了Adagrad善于處理稀疏梯度和RMSprop善于處理非平穩(wěn)目標(biāo)的優(yōu)點；對內(nèi)存需求較??；為不同的參數(shù)計算不同的自適應(yīng)學(xué)習(xí)率；也適用于大多

24、非凸優(yōu)化 - 適用于大數(shù)據(jù)集和高維空間優(yōu)化方法-Adam47/25特點：優(yōu)化方法-Adamax46/25Adamax是Adam的一種變體，此方法對學(xué)習(xí)率的上限提供了一個更簡單的范圍：可以看出，Adamax學(xué)習(xí)率的邊界范圍更簡單優(yōu)化方法-Adamax48/25Adamax是Adam的一種優(yōu)化方法-Nadam47/25Nadam類似于帶有Nesterov動量項的Adam ：優(yōu)化方法-Nadam49/25Nadam類似于帶有Neste優(yōu)化方法-Nadam48/25可以看出，Nadam對學(xué)習(xí)率有了更強(qiáng)的約束，同時對梯度的更新也有更直接的影響;一般而言，在想使用帶動量的RMSprop，或者Adam的地方

25、，大多可以使用Nadam取得更好的效果。優(yōu)化方法-Nadam50/25可以看出，Nadam對學(xué)習(xí)率有優(yōu)化方法-Visualization of algorithms49/25優(yōu)化方法-Visualization of algorith優(yōu)化方法-Visualization of algorithms50/25Adagrad, Adadelta, RMSprop, 和 Adam效果明顯優(yōu)化方法-Visualization of algorith優(yōu)化方法-建議51/25對于稀疏數(shù)據(jù)，盡量使用學(xué)習(xí)率可自適應(yīng)的優(yōu)化方法，不用手動調(diào)節(jié)，而且最好采用默認(rèn)值；SGD通常訓(xùn)練時間更長，但是在好的初始化和學(xué)習(xí)率調(diào)度方案的情況下，結(jié)果更可靠；如果在意更快的收斂，并且需要訓(xùn)練較深較復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)時，推薦使用學(xué)習(xí)率自適應(yīng)的優(yōu)化方法；Adadelt