[Python人工智能] 七.加速神经网络、激励函数和过拟合
從本系列文章開始，作者正式開始研究Python深度學習、神經網絡及人工智能相關知識。前六篇文章講解了神經網絡基礎概念、Theano庫的安裝過程及基礎用法、theano實現回歸神經網絡、theano實現分類神經網絡、theano正規化處理，這篇文章講解加速神經網絡訓練的方法，為什么有激勵函數以及過擬合，均是基礎性知識。主要是學習"莫煩大神" 網易云視頻的在線筆記，后面隨著深入會講解具體的項目及應用?；A性文章和在線筆記，希望對您有所幫助，本系列作者采用一篇基礎一篇代碼的形式講解，也建議大家一步步跟著學習，同時文章中存在錯誤或不足之處，還請海涵~
"莫煩大神" 網易云視頻地址：http://study.163.com/provider/1111519/course.html
同時推薦前面作者另外三個Python系列文章。
從2014年開始，作者主要寫了三個Python系列文章，分別是基礎知識、網絡爬蟲和數據分析。
- Python基礎知識系列：Pythonj基礎知識學習與提升
- Python網絡爬蟲系列：Python爬蟲之Selenium+Phantomjs+CasperJS
- Python數據分析系列：知識圖譜、web數據挖掘及NLP
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前文參考：
[Python人工智能] 一.神經網絡入門及theano基礎代碼講解
[Python人工智能] 二.theano實現回歸神經網絡分析
[Python人工智能] 三.theano實現分類神經網絡及機器學習基礎
[Python人工智能] 四.神經網絡和深度學習入門知識
[Python人工智能] 五.theano實現神經網絡正規化Regularization處理
[Python人工智能] 六.神經網絡的評價指標、特征標準化和特征選擇
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PSS：最近參加CSDN2018年博客評選，希望您能投出寶貴的一票。我是59號，Eastmount，楊秀璋。投票地址：https://bss.csdn.net/m/topic/blog_star2018/index
五年來寫了314篇博客，12個專欄，是真的熱愛分享，熱愛CSDN這個平臺，也想幫助更多的人，專欄包括Python、數據挖掘、網絡爬蟲、圖像處理、C#、Android等?，F在也當了兩年老師，更是覺得有義務教好每一個學生，讓貴州學子好好寫點代碼，學點技術，"師者，傳到授業解惑也"，提前祝大家新年快樂。2019我們攜手共進，為愛而生。
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一. 為什么需要激勵函數
首先，為什么需要激勵函數（Activation Function）呢？
因為現實并沒有我們想象的美好，激勵函數是為了解決我們日常生活中不能用線性概括的問題而提出，如二分類問題。假設女生越漂亮，喜歡的男生人數越多，這是一個線性方程（Linear）問題，但假設場景發生在校園里，校園里男生人數有限，這就變成了一個非線性問題，并且女生不可能是無線漂亮的。
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神經網絡中的每個節點接受輸入值，并將輸入值傳遞給下一層，輸入節點會將輸入屬性值直接傳遞給下一層（隱層或輸出層）。在神經網絡中，隱層和輸出層節點的輸入和輸出之間具有函數關系，這個函數稱為激勵函數。
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首先把整個神經網絡簡化為一個式子：y = W · x
其中，y稱為預測值、W是參數、x稱為輸入值。那么，非線性方程如何描述這個問題呢？我們增加一個AF()函數，如下所示。
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非線性方程：y = AF( W · x )
其中，AF就是所謂的激勵函數。如下所示，常見的激勵函數包括relu（x為-1時值為0，x為1時值為1）、sigmoid、tanh等。這些激勵函數能夠強行將原有線性結構弄彎，使輸出結果具有非線性特征。
Sigmoid函數：是連續、可導、有界，關于原點對稱的增函數，呈S形，具體可用反正切函數arctan或指數函數exp來實現，如f(x)=arctan(x)/(pi/2), f(x)=1/(1+e-x)。
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我們甚至可以創造自己的激勵函數，但需要保證它們是可以微分的，因為誤差反向傳遞時，只有這些可微分的激勵函數才能把誤差傳遞回去（不太理解）。
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當使用AF激勵函數，如果神經層只有2-3層時，對于隱藏層使用任意激勵函數都能掰彎直線，而當存在多層神經層時，隨意選擇AF會造成梯度爆炸、梯度消失等問題。
激勵函數選擇：
? 1.少量神經層，多種選擇；
? 2.卷積神經網絡，使用Relu；
? 3.循環神經網絡，使用Relu、Tanh。
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二. 什么是過擬合
實際生活中，機器學習過于自信，甚至自負，在自己的小圈子里非凡，但在大圈子里卻處處碰壁。機器學習中的自負表現在哪些方面呢？
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這條直線是希望機器學習學到的直線。假設藍色直線與所有黃色點的總誤差為10，有時機器過于追求誤差小，它學到的可能是紅色這條虛曲線，它經過了所有的數據點，誤差為1。
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可是，誤差小真的好嗎？當我們拿這個模型預測實際值時，如下圖所示“+”號；這時，藍色誤差幾乎不變，而紅色誤差突然升高，而紅線不能表達除訓練數據以外的數據，這就叫做過擬合。
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同樣，分類中的過擬合如下圖所示，有黃色兩個“+”號沒有很好的被分隔，這就是過擬合在作怪。
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那么，怎么解決過擬合呢？
方法一：增加數據量
大多數過擬合的原因是數據量太小，如果有成千上萬數據，紅線也會被拉直，沒有這么扭曲，所以增加數據量能在一定程度上解決過擬合問題。
方法二：L1, L2 Regularization
正規化是處理過擬合的常見方法，該方法適合大多數機器學習。
機器學習：y = W · x
其中，W是參數。過擬合中W往往變化太大，為了讓變化不會太大，我們在計算誤差時需要做些手腳。
? ? ?L1：cost = (Wx - real y)^2 + abs(W)
=>L1正規化是預測值與真實值平方，加上W的絕對值
? ? ?L2：cost = (Wx - real y)^2 + (W)^2
=>L2正規化是預測值與真實值平方，加上W的平方
? ? ?L3：加立方，L4：加四次方
由于過度依賴的W會很大，我們在上述L1和L2公式中懲罰了這些大的參數。如果W變化太大，我們讓cost也跟著變大，變成一種懲罰機制，把W自己也考慮進來，從而解決過擬合。
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方法三：Droput Regularization
該方法是訓練時，隨機忽略一些神經元和連接，神經網絡會變得不完整，用不完整的神經網絡訓練一次，緊接著第二次再隨機訓練，忽略另一部分的神經元和連接，讓每次結果不依賴特定的神經元，Droput從根本上解決過擬合。
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三. 加速神經網絡
Speed Up neural network training process
如何加速神經網絡訓練呢？
越復雜的神經網絡，越多的數據，我們需要花費在神經網絡上的時間就越多，其原因是計算量太大了，可是往往為了解決復雜的問題、復雜的結構和大數據，又是不可避免的。所以我們需要找一些方法，讓神經網絡變得聰明起來、快起來。
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最簡單方法：SGD（Stochastic Gradient Descent）
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假設紅色方塊是我們要訓練的數據Data，如果使用普通的訓練方法，需要重復的將整套數據放入神經網絡NN中訓練，這樣消耗的計算資源會很大。我們需要換一種思路，將數據拆分成小批小批的，然后再分批不斷放入NN中計算，這就是SGD的正確打開方式。
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SGD每次使用批量數據，雖然不能反映整體數據的情況，但在很大程度上加速神經網絡的訓練過程，而且不會丟失太多準確率。
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如果還是嫌SGD訓練速度太慢，怎么辦呢？
事實證明，SGD并不是訓練最快的方法，圖中紅線是SGD的訓練過程，時間相對較長，其他途徑可以加速訓練。
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方法二：Momentum
大多數其他方法是在更新神經網絡參數時動手腳，如下所示：
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W += - Learning rate * dx
參數W的更新，是將原始W累加上一個負的學習效率（Learning rate）乘以校正值（dx），這種方法可能會讓學習過程曲折無比，看起來就像一個喝醉酒的人回家時搖搖晃晃走了很多彎路，所以我們把這個人從平地上放到斜坡上，只要他往下坡的方向走一點點，由于向下的慣性，他走的彎路也會不自覺的變小 ，稱為Momentum的方法，它的數學形式如下所示。
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m = b1*m - Learning rate * dx
W += m
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方法三：AdaGrad
該方法是在學習率上動手腳，使得每一個參數的更新都有與眾不同的學習效率，它的作用和Momentum類似，不過不是給喝醉的人安排一個斜坡，而是給喝醉酒的人一雙不好走的鞋子，使得他搖晃走路時，發現腳疼，鞋子變成了走彎路的阻力，逼著他往前直著走，它的數學形式如下。
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v += dx^2
W += -Learning rate * dx / √v
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方法四：RMSProp
如果把下坡和不好走的鞋子結合起來，是不是就更好呢？我們這就有了RMSProp方法，通過Momentum的慣性原則，加上AdaGrad對錯誤發生了阻力，就合并成如下所示的RMSProp，同時具有兩則優點。
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不過細心的同學可能發現了RMSProp中少了些什么？原來我們是沒有完全合并Momentum，少了Momentum中的“-Learning rate * dx”部分，所以我們會在Adam中補上這種想法。
計算m時有Momentum的下坡屬性，計算v時有AdaGrad的阻力屬性 ，然后再更新參數時，把m和v都考慮進去。實驗證明，大多數使用Adam都能又快又好的達到目標，迅速收斂，所以在加速神經網絡訓練時，一個下坡，一雙破鞋，就能實現。
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基礎性文章，希望對您有所幫助，推薦大家閱讀莫煩大神的學習視頻，也建議大家一步步跟著學習，同時文章中存在錯誤或不足之處，還請海涵~真是太忙了，有時候擠點時間出來寫文章，才能讓自己放平心態，誰又能寫一輩子博客呢？又有幾個人能做自己喜歡的事情，哎?？吹綄W生也開始寫文章，還是高興的。
(By:Eastmount 2018-06-25 晚上12點??http://blog.csdn.net/eastmount/?)
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的[Python人工智能] 七.加速神经网络、激励函数和过拟合的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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