做网站哪便宜网页搜索引擎

导语

神经网络中的学习指从训练数据中自动获取最优权重参数的过程，这个“最优”的定义在不同的应用场景下各有不同。

数据驱动

机器学习最关键的部分即如何对待数据，从数据当中找到模式，找到规律，找到答案。

驱动方法

机器学习的思路是，先从图像中提取特征量（一般由人设计），再用机器学习学习特征量的模式，神经网络的思路是，直接学习数据本身，特征量也是自主学习，区别图如下（来自书）：
神经网络对所有的问题都用同样的流程解决，有时也被称为端到端机器学习（从输入直接获得输出）。

训练/测试数据

训练数据用来学习和找到最优的参数，测试数据用来评价模型的泛化能力，判断已训练的模型效果如何。

泛化能力即处理未被观察过的数据（简单说就是训练数据之外的数据）的能力，机器学习的目标就是获得这种能力。

为了提高泛化能力，对一个模型往往使用多个数据集进行考察，如果只使用一个数据集的话，可能会导致模型在这个数据集上表现很好，但是直接拿来检测新的数据时表达很差，这种只对某个数据集过度拟合的状态就是过拟合。

损失函数

为了评估每次训练的结果，神经网络采用了损失函数这一指标，这个损失函数有多种取法，书上给了几种函数及其实现方式。

均方误差

均方误差是常用的损失函数，表达式为（仅两个数据比对）：$E=\frac{1}{2}\sum _k(y_k-t_k{)}^2$。

$y_k$为神经网络输出，$t_k$为监督数据，$k$为数据的维数，一般用one-hot表示（正解标签为1，其他为0）。

python实现：

def mean_squared_error(y,t):return 0.5*np/sum((y-t)**2)

交叉熵误差

交叉熵误差表达式为：$E=-\sum _k{t}_{k}ln{y}_k$，也用one-hot标签，python的实现很简单，如下：

def cross_entropy_error(y,t):return -np.sum(t*np.log(y))

这个实现方法看起来没什么问题，但是如果熟悉$lnx$曲线的话就会知道，当$y$存在0项时，$ln0$的值是无穷大，是无法运算的，因此需要添加一个微小值防止负无穷大，更改之后的函数实现如下：

def cross_entropy_error(y,t):delta=1e-8return -np.sum(t*np.log(y+delta))

mini-batch

上述给出的实现和式子都是只针对只有一个值的情况，实际上，神经网络是一批一批地处理数据的，当要求处理大量数据时，书上以交叉熵误差为例，式子表达为：$E=-\frac{1}{N}\sum _n\sum _k{t}_{nk}ln{y}_{nk}$。
其中，$t_{nk}$表示第$n$个数据的第$k$个元素值，$y_{nk}$是输出，$t_{nk}$是监督数据。
一般来说，由于数据集的数据量很大，用全部数据来计算损失函数是不适合的，因此mini-batch应运而生（从全部数据随机选出一部分，作为整体的近似），可以理解为现实中的抽样调查。

mini-batch的交叉熵实现：

def cross_entropy_error(y,t):if y.ndim==1:t=t.reshape(1,t.size)y=y.reshape(1,y.size)batch_size=y.shape[0]return -np.sum(t.np.log(y+1e-8))/batch_size#one-hot表示#return -np.sum(np.log(y[np.arange(batch_size),t]+1e-8))/batchsize#非one-hot表示

数值微分

书上在这里介绍了导数（用割线来代替）、求导、偏导等概念，如果有高等数学基础，应该很容易能理解这些，因此跳过，直接从梯度开始。

梯度

梯度是建立在偏导数的基础上的，假设有变量$x_0,x_1,......x_n$，然后有偏导数$\frac{\partial f}{\partial x_0},\frac{\partial f}{\partial x_1}......,\frac{\partial f}{\partial x_n}$，由全部变量的偏导数汇成的向量就是梯度，书上python的实现如下：

def numerical_gradient(f,x):h=1e-4grad=np.zeros_like(x)#先生成一个全0数组for idx in range(x.size):#遍历输入tmp_val=x[idx]x[idx]=tmp_val+hfxh1=f(x)#f(x+h)x[idx] = tmp_val - hfxh2 = f(x)#f(x-h)grad[idx]=(fxh1-fxh2)/(2*h)x[idx]=tmp_valreturn grad

梯度指示的方向是各点函数值减小最多的方向，具体证明属于高数知识，略。

梯度法

对于机器学习中的损失函数，我们总是想让其达到最小，但是，损失函数一般很复杂，不能直接得到最小的取值，此时，梯度法就是很好的解决方案。

但梯度法不一定每次都能取到最值，根据高等数学的指示，梯度所指的方向更类似于极值，而非最值（根据寻求最大值和最小值分成梯度下降和梯度上升）。

梯度法的思路很简单，计算当前位置的梯度，然后函数的取值沿着梯度前进一定距离，然后在新的地方求梯度（移动多少书在后面解释了，和学习率有关），循环往复。

梯度法的数学表达式很简单：$x=x-\eta \frac{\partial f}{\partial x}$,$\eta$是更新量，也就是学习率，决定了每次移动的步长。

像学习率这种参数被称为超参数，因为它并不是神经网络自动学习获得的，在实际的训练过程中，往往需要尝试多个值，学习率过小，则迭代次数过多，训练的时间被无意义浪费，学习率过大，可能步子迈大了扯着蛋，越过了极值或最值。

书上将梯度法式子用python实现：

def gradient_descent(f,init_x,lr=0.01,step_num=100):x=init_x#初始化网络参数for i in range(step_num):grad=numerical_gradient(f,x)#计算梯度x-=lr*grad#向梯度方向移动return x

神经网络梯度

在理解了梯度的概念和用法之后，在神经网络中运用梯度就变得很容易了，将结果矩阵中的每个值对权重秋偏导即可，以一个$2\times 2$的矩阵为例，表达式如下：
$$W=\left(\begin{array}{cc}{w}_{11}& w_{12}\\ w_{21}& w_{22}\end{array}\right)$$

$$\frac{\partial L}{\partial W}=\left(\begin{array}{ccc}\frac{\partial L}{\partial w_{11}}& \frac{\partial L}{\partial w_{12}}& \\ & & \\ \frac{\partial L}{\partial w_{21}}& \frac{\partial L}{\partial w_{22}}& \end{array}\right)$$

python的实现如下：

def numerical_gradient(f, x):h = 1e-4 # 0.0001grad = np.zeros_like(x)#初始化一个全0数组it = np.nditer(x, flags=['multi_index'], op_flags=['readwrite'])#设置迭代器#操作对象为多维，操作为读写while not it.finished:idx = it.multi_indextmp_val = x[idx]x[idx] = float(tmp_val) + hfxh1 = f(x) # f(x+h)x[idx] = tmp_val - h fxh2 = f(x) # f(x-h)grad[idx] = (fxh1 - fxh2) / (2*h)x[idx] = tmp_val # 还原值it.iternext()   return grad

学习算法的实现

神经网络的学习过程大致包括这几个部分：选出mini-batch，计算梯度，更新参数，循环往复，理解起来很简单，最关键的部分就是前面提到的梯度及其更新的部分。

随机梯度下降

随机梯度下降的概述很简单，在原数据中随机选择mini batch的数据，然后再计算梯度，再根据梯度下降的方向移动，进行下一次运算，循环往复，一般将该函数命名为SGD。

2层神经网络实现

书上实现了一个两层神经网络的类，一些函数在前面已经写过，在此不再赘述，附带注释的代码如下：

import sys, os
sys.path.append(os.pardir)  # 为了导入父目录的文件而进行的设定
from common.functions import *
from common.gradient import numerical_gradientclass TwoLayerNet:def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, weight_init_std=0.01):#输入层神经元数，隐藏层神经元数，输出层神经元数# 初始化权重self.params = {}self.params['W1'] = weight_init_std * np.random.randn(input_size, hidden_size)#随机初始化权重，使用高斯分布self.params['b1'] = np.zeros(hidden_size)#偏置初始化为0self.params['W2'] = weight_init_std * np.random.randn(hidden_size, output_size)#随机初始化权重self.params['b2'] = np.zeros(output_size)def predict(self, x):#推理过程W1, W2 = self.params['W1'], self.params['W2']b1, b2 = self.params['b1'], self.params['b2']a1 = np.dot(x, W1) + b1z1 = sigmoid(a1)a2 = np.dot(z1, W2) + b2y = softmax(a2)return y# x:输入数据, t:监督数据def loss(self, x, t):y = self.predict(x)return cross_entropy_error(y, t)def accuracy(self, x, t):#计算精准度y = self.predict(x)y = np.argmax(y, axis=1)#重新排列成一维数组t = np.argmax(t, axis=1)accuracy = np.sum(y == t) / float(x.shape[0])return accuracy# x:输入数据, t:监督数据def numerical_gradient(self, x, t):#进行梯度下降loss_W = lambda W: self.loss(x, t)#获得损失值grads = {}grads['W1'] = numerical_gradient(loss_W, self.params['W1'])grads['b1'] = numerical_gradient(loss_W, self.params['b1'])grads['W2'] = numerical_gradient(loss_W, self.params['W2'])grads['b2'] = numerical_gradient(loss_W, self.params['b2'])#向梯度减小的方向移动return grads

mini-batch实现

书上以MNIST数据集为基础，用两层神经网络进行了学习，修改和加上注释后，代码和运行结果如下：

# coding: utf-8
import sys, os
sys.path.append(os.pardir)  # 为了导入父目录的文件而进行的设定
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from dataset.mnist import load_mnist
from two_layer_net import TwoLayerNet# 读入数据
(x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(normalize=True, one_hot_label=True)#加载数据network = TwoLayerNet(input_size=784, hidden_size=100, output_size=10)#创造一个神经网络类，隐藏层数据可以设置其他合理值iters_num = 10000  # 适当设定循环的次数
train_size = x_train.shape[0]
batch_size = 100#抽100个训练
learning_rate = 0.1train_loss_list = []
train_acc_list = []
test_acc_list = []iter_per_epoch = max(train_size / batch_size, 1)for i in range(iters_num):batch_mask = np.random.choice(train_size, batch_size)#选100个随机数x_batch = x_train[batch_mask]#获得下标t_batch = t_train[batch_mask]#获得下标# 计算梯度grad = network.numerical_gradient(x_batch, t_batch)#很慢，不如反向传播# 更新参数for key in ('W1', 'b1', 'W2', 'b2'):network.params[key] -= learning_rate * grad[key]loss = network.loss(x_batch, t_batch)#计算损失train_loss_list.append(loss)if i % iter_per_epoch == 0:#每次算完一小批就输出一次结果train_acc = network.accuracy(x_train, t_train)test_acc = network.accuracy(x_test, t_test)train_acc_list.append(train_acc)test_acc_list.append(test_acc)print("train acc, test acc | " + str(train_acc) + ", " + str(test_acc))# 绘制图形
markers = {'train': 'o', 'test': 's'}
x = np.arange(len(train_acc_list))
plt.plot(x, train_acc_list, label='train acc')
plt.plot(x, test_acc_list, label='test acc', linestyle='--')
plt.xlabel("epochs")
plt.ylabel("accuracy")
plt.ylim(0, 1.0)
plt.legend(loc='lower right')
plt.show()

代码循环次数为10000，每一次都随机抽100个进行学习，计算损失函数值，输出一次学习结果，记录准确率，可以明显的看到准确率在逐渐增加，一般来说，准确率的增加也有可能意味着过拟合的出现，但是可以从图中看到，随着学习进行，训练数据和测试数据的精度几乎同步上升，且基本重合，因此可以说没有出现过拟合。

总结

神经网络的学习中有许多重要的概念，如梯度、损失函数、梯度下降等，在弄清楚了这些之后就能更好的理解神经网络的学习过程。

参考文献

1. 《深度学习——基于Python的理论实现》