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Training RNN——BPTT

由于RNN和時間序列有關，因此我們不能通過Backpropagation來調參，我們使用的是Backpropagation through time（BPTT）

回顧Backpropagation

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Backpropagation through Time（BPTT）

我們可以將RNN變成如下形式：?

參照之前的BP我們發現，反向傳播其實就是一個梯度* 矩陣 * 激活函數的微分（放大器）。由于an-1和xn同時會影響到an，而an-1又會被an-2和xn-1影響，并且依次傳遞下去，a1的值會被x1和memory cell initial影響。因此，我們可以把RNN看成一個非常深的DNN，將input看成：Init，x1，x2，…，xn，output是yn，也就是如果n=100，那么就有100個hidden layer。

• 如何計算Cn這項的gradient呢?
  BPTT同樣等于Backward pass + forward pass，forward pass 可以直接當做是一個DNN來計算，而backward pass可以看成如下所示，通過一個hidden layer，就相當于乘以一個個的放大器（activation function）?
  
  
  如何更新參數呢，我們看到上面黃色的箭頭都是相同的weights，而上面藍色的箭頭也都是相同的weights。因此我們根據如下方式修改。?
  
• 如何計算所有的gradient呢？其實也是一個forward pass和一個backward pass?
  

RNN中train可能遇到的問題

RNN的error surface(誤差曲面)是比較崎嶇的，有些地方斜率很大，有些地方斜率很小。如?

RNN中gradient vanish產生的原因和DNN gradient vanish產生的原因不一樣。?

• DNN：gradient vanish是因為backward pass時，每經過一層都要經歷一個activation function的微分，那這時如果我們使用的activation function是sigmoid，由于sigmoid的微分最大值為1/4，那么error signal就會越來越小，最后可能會出現梯度消失的情況。我們之前提到的解決方式是將activation function由sigmoid改成relu。
• RNN：?
  
  • 從一個小案例分析：參考下面圖，我們要計算gradient，下面是一個RNN，Input都是1，output都是1，hidden layer 里面就一個神經元，這里我們將hidden layer設置為一個linear。那么由于是一個linear，是不是我們就不會出現gradient vanish的情況呢？答案是否定的：?
    
    我們發現w的不同，yn變化忽大忽小。這樣就會變得非常難處理。就式子和函數圖像來分析原因：?
    
    這種情況就造成我們在算gradient的時候，大多都是一些極端值。?
    那么從這個角度來看我們發現如果你這時候將activation function設置為sigmoid或tanh，這種微分值小于1的activation function，反而能在某種程度上保護rnn，而用relu則不會削減這些大爆炸的情況。所以在處理RNN的時候還是應該采用tanh或者sigmoid
  • 從一般情況來分析，今天為了簡化分析，我們將activation function都認為是linear activation function，底下的error signal 沒有考慮activation function，如果error signal對應到的Wn-1是小于1的話，那么值就會變得很小，如果error signal對應到的Wn-1大于1的話，那么值就會變得很大。?
    

RNN中gradient vanish的解決方法：?

• Clipped Gradient：設置一個threshold，clip(x,min,max)
• NAG：Momentum進化版。?
  
  • Momentum是一個模范物體運動的方法，update方向取決于所在位置的Gradient的反方向+上次的movement，這樣就可能會照成數值波動。
  • NAG的update方向取決于從現在所在的位置沿著movement再走一步所在的Gradient的反方向+上一次的movement。這樣可能會避免產生震蕩的情形?
    
• RMSProp：Adagrad的進化版?
  
  • Adagrad：除去這個參數過去所有算出來的gradient的平方和再開根號（即對二次微分的估算）。這樣就可以動態調整learning rate
  • RMSProp：?
    過去的gradient會乘上α(0<α<1)，那么越過去的gradient我們考慮的權重就會更小，這樣二次微分對同一個參數也會產生變化。?
    

LSTM解決Gradient vanishing problem

LSTM網絡：?

LSTM的BPTT過程（考慮gradient）：?

• LSTM的forward pass過程：?
  
  • 只需要把data帶進去就可以求每個neural的output
• LSTM的backward pass過程：?
  
  • 遇到了一個”+”，我們可以把這個看成一個activation function。input：a/b，output：a+b，微分值為1。
  • 遇到了一個”x”，我們也把這個看成一個activation function。input：a/b，output：axb，微分值為b/a，底下圖片上的點乘代表的是element-wise。?
    ?
    如果我們今天從yt+1做bptt，假設forget gate是開啟狀態，那么我們發現，從yt+1開始的error signal在通過灰色matrix時會乘以一個W的transposition，在通過activation function時可能會乘以一個小于1的數字之外，error signal就是一路暢行無阻的，就會一路保持constant的error signal，這就是Constant Error Carrousel(CEC)。這樣error signal一路保持constant的值的好處有什么呢？如果今天你要update黃色箭頭里的element，那么因為紅色箭頭不會隨時間衰減太多，所以藍色的值也不會太小，那么拿來update黃色箭頭的error signal不會太小。?
    ?
    因此LSTM可以解決gradient vanish的問題，但LSTM不能處理gradient explode的問題因為error signal不只走藍色的箭頭，還有可能走綠色的箭頭，綠色的箭頭再走到藍色箭頭的部分就會一直乘以一個W的transposition，如果W的transposition是小的則沒關系，因為error signal是比較大的（之前提到過，在error signal的流動過程中它減小的很少）。但如果W的transposition是大的，這時候不斷的乘以W的transposition，值就會變得越來越大，就可能會導致gradient explode的情況。?
    

RNN和LSTM的差異：對待memory的方式不同。?

• 對于RNN，每一個step我們都會把hidden Layer的output寫到memory里面去，所以memory里面的值每次都會被完全修正，過去的東西其實一點都沒有存留下來。這就會導致當你修改模型中某個參數的時候，可能會造成很大的變化，也有可能沒有變化。
• 對于LSTM，如果沒有forget gate，那么我們過去得memory都會保存下來，因為我們用的是”+”。如果我們的forget gate沒有被開啟，那么這個memory就會永遠的存在。這樣如果我們的memory都會一直留下來，那么在修改某個參數時造成某個改變時，這個改變就不會消失，這樣我們的gradient就不會消失，這樣就可以保證我們的gradient不會特別小。但無法保證gradient不會explode。

RNN的變形

Better Initialization

產生gradient explorde/vanish的problem是因為我們不斷乘上一個Weight matrix的transposition。如果某一個vector正好是weight matrix的identity value是1的話，這件事情就不會發生，那么我們對RNN進行變形，我們讓hiddenlayer和hiddenlayer相接的matrix用indentity matrix，然后用Relu作為activation function，這樣activation function的影響就可以不計。?
紅色的就是initialized with identity matrix+ReLU?

總結：

在training RNN的時候可能會遇到Gradient vanish和Gradient explode的問題。?
這里的解決方法：

• 設置一個threshold（min，max）
• 優化技術?
  
  • NAG
  • RMSprop
• LSTM（或者其他變形）
• 更好的初始化，hidden layer之間的weight初始化用identity matrix，activation function用ReLU.

總結

以上是生活随笔為你收集整理的RNN训练方法介绍-BPTT的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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