關于第5周反向傳播算法的一些爭論與思考

第5周介紹了神經網絡的反向傳播算法。由于介紹得比較簡要，很多地方沒有講透（眾：You can you up！），后來C站論壇里有幾個網友開始爭論其中的公式有點奇怪，究竟是講錯了還是另有原因（最后結論似乎應該是沒講錯）。全程圍觀的耿先生記錄了相關的一些要點。

背景：

反向傳播算法就是說好比你有一個神經網絡，輸入層 -> 隱藏層 -> 輸出層醬紫。我們現在把所有系數初始化，把訓練集里的 x 都代入到輸入層，經過層層計算最后得到一組輸出值。這時候我們就可以和實際的值 y 作比較，計算cost函數。假設我們用的是邏輯回歸來研究分類問題，那么cost函數就應該是：

（摘自課程維基頁。下同）

學過前幾周應該會知道這個公式是怎么來的。前半部分和前幾周邏輯回歸的cost函數區別在于多了一個 K。因為邏輯回歸最后的結果是一個輸出值，0 到 1 之間。而上述神經網絡最后的結果是一排值，每一個都是 0 到 1 之間，所以多了一次求和。后半部分其實就是把所有的統統求平方加起來。

cost函數有了之后我們就可以使用梯度下降法，那么就需要計算梯度gradient。這就要用到反向傳播算法了。簡單來說就是，我們從最后的輸出層的值（可以叫或者叫）開始，計算每一個值的值。這個值描述了當前的計算結果和實際結果 y 之間的偏差量error。

對于輸出層，課程告訴我們，就等于。爭論就發生在這里，我們下面會詳細說是什么爭論?，F在先把背景知識介紹完。

對于其它層，則需要從后一層的，倒推前一層的。公式是：

這個公式體現了什么思想呢？我們說了表現了每一個結點的值與實際值之間的偏差。對于輸出層看似很好理解，減一下得到的就是偏差。不過實際上這里面暗藏玄機。詳見下文（此處為懸念1）。

而對于中間層，所謂“偏差”應該這么理解：對于后一層某一個結點上出現的偏差，前一層的每一個結點都要承擔一部分責任，所以我們可以把后一層結點的偏差量按照系數比例分配給前一層的結點。同時，前一層的某一個結點，對后一層的每一個節點都承擔著責任，那么它的“總責任”就是這些所有的小責任之和。如果你仔細想想這個矩陣乘法的計算過程，會發現正好就是上面說的這個責任分配與求和的過程。

但是后面乘的 g' 項是從哪里來的呢？我們先不說，詳見下文（此處為懸念2）。我們只要知道，由于這里用的是邏輯回歸，g(z)函數就是邏輯函數。g' 是指對它求導。求導之后我們會發現：，而根據定義又有，所以我們就把上式展開為：

這樣我們就得到了每一層的。之后再用前一層的“每一個”結點的值 a，乘以后一層的“每一個”結點的，就得到了一個矩陣。寫成公式是。這個矩陣的規模和前后兩層之間的系數矩陣是一致的，因為它們都是由前一層的每一個結點指向后一層的每一個結點。這個矩陣有什么意義呢？實際上，前一層的結點 i 的值，乘以后一層結點 j 的值，得到的就是cost函數對于的偏微分。為什么呢？詳見下文（懸念3）?？傊?#xff0c;這其實就是我們要求的梯度。

注意，上面這部分（從“簡單來說就是……”那句話往后）是針對“一條”輸入數據所進行的計算。而我們的訓練集里通常有很多條，比如有 m 條數據。我們針對每一條都進行上述計算，最后把每一條的都累加起來再除以 m，得到的就是我們真正需要的梯度矩陣。然后就可以使用梯度下降法尋找最優了。

爭議：

在C站課程論壇上，有人發了一個帖子，指出輸出層的計算公式有問題。課程給出的公式是：

Andrew Ng在這里并沒有詳細解釋這個計算公式是怎么來的。實際上它是cost函數求導求出來的，具體求法詳見下文（懸念4）。該貼樓主和樓主的小伙伴認為Andrew Ng犯了一個錯誤，誤將線性回歸的cost函數用在了邏輯回歸計算中。因為邏輯回歸的cost函數是長最上面那個鬼樣子。為了便于看清楚我們將它簡化一下（忽略求和，忽略后半部分項）：

對它求導后得到的應該是：

（注意。）

而只有線性回歸的cost函數：

求導之后才能得到：

幾位TA覺得他們說的好有道理無法反駁，只能不斷地說我信任Prof Ng男神是不會錯的！最后還是樓主的小伙伴自己發了個帖子指出了真正的問題出在哪里。

原來還是他們理解錯了公式。并非簡單地對cost函數求導就可以。它真正的計算方法是：詳見下文（眾：你去死吧！）……

真相：

問題的焦點集中在了真正的計算公式上面。維基百科“反向傳播算法”頁面給出了這個過程。我們下面來看看到底是怎么求的。我們之前留下的懸念1、2、3、4，也將一次性解決。

讓我們回到我們的初心。這一切究竟是為了什么？啊！是為了求cost函數對于每一個的偏微分，也就是求：

（其中分母上的那坨東東是指：第 l 層的結點 i，指向其下一層也就是 l+1 層的結點 j 的系數。）

（評論中有人指出這里似乎 i 和 j 的意義弄反了。我查了一下似乎是反了，表示前一層結點的字母應該寫在后面。如果第 l 層是結點 i，第 l+1 層是結點 j，的下標應該是 j,i 這樣子。如果這里反了的話上面背景部分的倒數第二段估計也弄反了。如果你需要參考這篇文章里的公式，請留意一下這個問題。我暫時先不改了。）

再回顧一下我們計算輸出值時的一些定義：，，。

為了使用這些定義，我們可以將上面的偏微分式子展開為：

（此處使用技能：鏈式法則x2）

把求一次偏微分變成了求三次偏微分。

右邊這三項，我們先看最后一項。根據定義我們知道：

所以：

JOB DONE...........33%

順便說一句，右邊前兩項的乘積，就是課程里引入的值！這就回答了懸念 3 提出的問題：為什么得到后一層的值之后，要乘以前一層的 a 值來得到偏微分？答案是：因為它們分別是偏微分式子展開后的兩個乘數。

接下來我們看第二項：這不就是對sigmoid函數求導嗎？之前我們遇到過的g'(z)，它的出處原來是這里！

我們經過計算后會得到這樣一個式子：

恰好，算出來也是這個式子，所以我們就用后面這個更好算的式子來計算了。這就是計算公式的后半部分，的來源。

JOB DONE...........67%

現在來到第一項偏微分。對于中間層的結點，這個偏微分并不好算。（也能算，需要繼續使用鏈式法則展開成更多的項！最后算出來就是上面計算公式的前半部分。）但是我們只想知道關于最后輸出層的情況。那就簡單多了！上面爭議部分中，那位樓主的小伙伴已經給出了cost函數對于輸出層求偏微分的結果：

JOB DONE...........100%

那么說到底輸出層的到底等于多少？

等于前兩項的乘積：

原來地球是這個樣子滴……

結論：

Andrew Ng給的公式沒有錯。他只是把復雜的推倒，不是，推導過程省略了。但是這樣一來容易產生誤解。很多人以為輸出層的偏差量就是計算值減實際值這么簡單，其實是碰巧才這么簡單的。還有很多人說為什么這個值和很多別的網站，包括維基百科上說的不一樣啊？因為很多別的網站包括維基百科，cost函數用的是線性回歸的那種，。它的偏微分就和邏輯回歸的cost函數有差別了。具體地說，就差在分母的那一項上。

tl;nr：男神沒搞錯。微積分很復雜。而貓咪依舊是可愛的。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的关于第5周反向传播算法的一些争论与思考的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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