优化器、激活函数、评价函数

以下是神经网络训练中经常会遇到的一些概念,进行了收集总结,供需要时查阅。

LSE-最小二乘法

按偏差平方和最小的原则选取拟合曲线,并且采取二项式方程为拟合曲线的方法,称为最小二乘法。

它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。

利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。

GD-梯度下降算法

参考tf.train.GradientDescentOptimizer

梯度下降(GD)是最小化风险函数、损失函数的一种常用方法,随机梯度下降和批量梯度下降是两种迭代求解思路。

学习率是GD中最关键的参数,代表了每个梯度的大小,大了会反复振荡,小了会计算困难。

SGD-随机梯度下降算法

参考keras.optimizers.SGD

为了解决GD里学习率的选择问题,SGD用随机的办法来减少计算学习率的次数。

SGD伴随的一个问题是噪音较多,使得SGD并不是每次迭代都向着整体最优化方向。

keras.optimizers.SGD(lr=0.01, momentum=0.0, decay=0.0, nesterov=False)

参数:

lr:大于0的浮点数,学习率

momentum:大于0的浮点数,动量参,它模拟的是物体运动时的惯性,即更新的时候在一定程度上保留之前更新的方向,同时利用当前batch的梯度微调最终的更新方向。这样一来,可以在一定程度上增加稳定性,从而学习地更快,并且还有一定摆脱局部最优的能力,这个值在0-1之间,在训练开始时,由于梯度可能会很大,所以初始值一般选为0.5;当梯度不那么大时,改为0.9。

decay:大于0的浮点数,每次更新后的学习率衰减值

nesterov:布尔值,确定是否使用Nesterov动量-为true时,启用执行简单的梯度下降步骤。

SGD通常训练时间更长,容易陷入鞍点,但是在好的初始化和学习率调度方案的情况下,结果更可靠。

Adagrad

参考keras.optimizers.Adagrad

不建议修改keras Adagrad算法任何参数。

会在学习的过程中自动调整 learning rate, 对于出现频率低的参数使用较大的 learning rate, 出现频率高的参数使用较小的 learning rate. 因此, 这种方法对于训练数据比较稀疏的情况比较适用. AdaGrad 可以提高 SGD 的鲁棒性。

Adagrad 的缺点是,在深度学习中, 这种方法导致学习率的调整太激进, 因此常常过早结束了学习过程。

RMSprop

参考keras.optimizers.RMSprop

RNN网络经常使用此算法,在keras里,推荐全部默认参数,除了学习率之外。

RMSProp是一个非常高效的算法, 但是目前并没有发表。他改进了AdaGrad算法,也是一种自动调整学习率的算法。

Adadelta

参考 keras.optimizers.Adadelta

不建议修改keras的默认参数。

AdaGrad 方法比较激进, 会过早结束优化过程, AdaDelta 的目的就是为了解决这个问题. 在 AdaGrad 中对 learning rate 进行 normalize 的参数是使用之前所有时间得到的梯度的累积, AdaDelta 的思想是通过设置窗口 w, 只使用部分时间的梯度累积.

Adam

参考keras.optimizers.Adam

adam算法来自于RMSprop的改进,论文中推荐的超参数为 eps=1e-6,bata1=0.9,beta2=0.999,keras参考此设置,也不建议修改。其效果相当于SGD+Nesterov Momentum再加上bias的纠正机制。

在大部分实践过程中,数据比较稀疏的情况下,此算法比较通吃。

Adamax

参考keras.optimizers.Adamax

是adam的一个变种,他对学习率变化的上限提供了更简单的范围。

Nadam

参考keras.optimizers.Nadam

不推荐修改默认参数值。

Nadam对学习率有了更强的约束,同时对梯度的更新也有更直接的影响。一般而言,在想使用带动量的RMSprop,或者Adam的地方,大多可以使用Nadam取得更好的效果。

[后续为激活函数]

sigmoid-逻辑回归函数

参考keras激活函数activation-sigmoid。

由于函数图像很像一个“S”型,所以该函数又叫 sigmoid。广义逻辑回归曲线可以模仿一些情况人口增长( P )的 S 形曲线。起初阶段大致是 指数增长 ;然后随着开始变得饱和,增加变慢;最后,达到成熟时增加停止。 函数。用于估计某种事物的可能性。可以用来回归,也可以用来分类,主要是二分类。它不像SVM直接给出一个分类的结果,而是这个样本属于正类或者负类的可能性是多少,当然在多分类的系统中给出的是属于不同类别的可能性,进而通过可能性来分类。

softmax-多元逻辑回归

参考tf.nn.softmax

如果不是在[0,1]中取值,而是在K个类别中取值,这时问题就变为一个多分类问题。

sigmoid函数只能分两类,而softmax能分多类,softmax是sigmoid的扩展。

sigmoid将一个real value映射到(0,1)的区间(当然也可以是(-1,1)),这样可以用来做二分类。

而softmax把一个k维的real value向量(a1,a2,a3,a4….)映射成一个(b1,b2,b3,b4….)其中bi是一个0-1的常数,然后可以根据bi的大小来进行多分类的任务,如取权重最大的一维。

tanh

tanh 网络的收敛速度要比sigmoid快。因为 tanh 的输出均值比 sigmoid 更接近 0,可降低所需的迭代次数。

ReLU

与传统的sigmoid激活函数相比,ReLU能够有效缓解梯度消失问题,从而直接以监督的方式训练深度神经网络,无需依赖无监督的逐层预训练,这也是2012年深度卷积神经网络在ILSVRC竞赛中取得里程碑式突破的重要原因之一。

ReLU随着训练的推进,部分输入会落入硬饱和区,导致对应权重无法更新。这种现象被称为“神经元死亡”。

ReLU还经常被“诟病”的一个问题是输出具有偏移现象,即输出均值恒大于零。偏移现象和 神经元死亡会共同影响网络的收敛性。

PReLU是ReLU 和 LReLU的改进版本,具有非饱和性。RReLU是一种非确定性激活函数,其参数是随机的。这种随机性类似于一种噪声,能够在一定程度上起到正则效果。

ELU

融合了sigmoid和ReLU,左侧具有软饱和性,右侧无饱和性。右侧线性部分使得ELU能够缓解梯度消失,而左侧软饱能够让ELU对输入变化或噪声更鲁棒。ELU的输出均值接近于零,所以收敛速度更快。

Maxout

maxout网络能够近似任意连续函数,且当w2,b2,…,wn,bn为0时,退化为ReLU。Maxout能够缓解梯度消失,同时又规避了ReLU神经元死亡的缺点,但增加了参数和计算量。

softplus

softplus 是对 ReLU 的平滑逼近的解析函数形式。

softsign

类似tanh的非线性函数,很少被用到。

[后续为损失函数]

loss function

用来评价训练数据的好坏函数。

MSE = mean_squared_error 均方差:参数估计值与参数真值之差平方的期望值。最小二乘法的误差度量办法。而在实际应用中,通常会使用均方差(MSE)作为一项衡量指标。

对于回归任务,一般都提供了mse损失函数(基于树的模型除外)。

MAE = mean_absolute_error 平均绝对误差

MAPE = mean_absolute_percentage_error 相对百分误差

在现实数据中,往往会存在异常点,并且模型可能对异常点拟合得并不好,因此提高评价指标的鲁棒性至关重要,于是可以使用中位数来替代平均数,如MAPE。

MSLE = mean_squared_logarithmic_error 对MSE加一层对数的优化

KLD = kullback_leibler_divergence KL散度 从预测值概率分布Q到真值概率分布P的信息增益,用以度量两个分布的差异。

cosine = cosine_proximity 即预测值与真实标签的余弦距离平均值的相反数。

binary_crossentropy(亦称作对数损失,logloss) softmax作为最后一层常用的是代价函数是他。对数损失函数(logarithmicloss function) 或对数似然损失函数(log-likelihood loss function)都是他。

categorical_crossentropy:亦称作多类的对数损失,注意使用该目标函数时,需要将标签转化为形如(nb_samples, nb_classes)的二值序列。

sparse_categorical_crossentrop:如上,但接受稀疏标签。注意,使用该函数时仍然需要你的标签与输出值的维度相同,你可能需要在标签数据上增加一个维度:np.expand_dims(y,-1)。

Reference

https://keras.io/optimizers/

http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/objectives/

http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/index.html

http://blog.csdn.net/viewcode/article/details/8794401

http://blog.jobbole.com/88521/

http://blog.csdn.net/u014422406/article/details/52805924

http://shuokay.com/2016/06/11/optimization/

http://blog.csdn.net/xiaozhuge080/article/details/52688613

http://www.cnblogs.com/zhangbojiangfeng/p/6362963.html

http://www.qingpingshan.com/bc/jsp/126064.html

http://blog.csdn.net/u014595019/article/details/52562159

http://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/53242235?locationNum=9&fps=1

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