从自我学习到深层网络
從自我學習到深層網絡
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Jump to: navigation, search在前一節中，我們利用自編碼器來學習輸入至 softmax 或 logistic 回歸分類器的特征。這些特征僅利用未標注數據學習獲得。在本節中，我們描述如何利用已標注數據進行微調，從而進一步優化這些特征。如果有大量已標注數據，通過微調就可以顯著提升分類器的性能。
在自我學習中，我們首先利用未標注數據訓練一個稀疏自編碼器。隨后，給定一個新樣本 ，我們通過隱含層提取出特征 。上述過程圖示如下：
我們感興趣的是分類問題，目標是預測樣本的類別標號 。我們擁有標注數據集 ，包含 個標注樣本。此前我們已經說明，可以利用稀疏自編碼器獲得的特征 來替代原始特征。這樣就可獲得訓練數據集 。最終，我們訓練出一個從特征 到類標號 的 logistic 分類器。為說明這一過程，我們按照神經網絡一節中的方式，用下圖描述 logistic 回歸單元（橘黃色）。
考慮利用這個方法所學到的分類器（輸入-輸出映射）。它描述了一個把測試樣本 映射到預測值 的函數。將此前的兩張圖片結合起來，就得到該函數的圖形表示。也即，最終的分類器可以表示為：
該模型的參數通過兩個步驟訓練獲得：在該網絡的第一層，將輸入 映射至隱藏單元激活量 的權值 可以通過稀疏自編碼器訓練過程獲得。在第二層，將隱藏單元 映射至輸出 的權值 可以通過 logistic 回歸或 softmax 回歸訓練獲得。
這個最終分類器整體上顯然是一個大的神經網絡。因此，在訓練獲得模型最初參數（利用自動編碼器訓練第一層，利用 logistic/softmax 回歸訓練第二層）之后，我們可以進一步修正模型參數，進而降低訓練誤差。具體來說，我們可以對參數進行微調，在現有參數的基礎上采用梯度下降或者 L-BFGS 來降低已標注樣本集 上的訓練誤差。
使用微調時，初始的非監督特征學習步驟（也就是自動編碼器和logistic分類器訓練）有時候被稱為預訓練。微調的作用在于，已標注數據集也可以用來修正權值 ，這樣可以對隱藏單元所提取的特征 做進一步調整。
到現在為止，我們描述上述過程時，都假設采用了“替代 (Replacement)”表示而不是“級聯 (Concatenation)”表示。在替代表示中，logistic 分類器所看到的訓練樣本格式為 ；而在級聯表示中，分類器所看到的訓練樣本格式為 。對級聯表示同樣可以進行微調（在級聯表示神經網絡中，輸入值 也直接被輸入至 logistic 分類器。對此前的神經網絡示意圖稍加更改，即可獲得其示意圖。具體的說，第一層的輸入節點除了與隱層聯接之外，還將越過隱層，與第三層輸出節點直接相連）。但是對于微調來說，級聯表示相對于替代表示幾乎沒有優勢。因此，如果需要開展微調，我們通常使用替代表示的網絡（但是如果不開展微調，級聯表示的效果有時候會好得多）。
在什么時候應用微調？通常僅在有大量已標注訓練數據的情況下使用。在這樣的情況下，微調能顯著提升分類器性能。然而，如果有大量未標注數據集（用于非監督特征學習/預訓練），卻只有相對較少的已標注訓練集，微調的作用非常有限。
中英文對照
總結
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