密歇根 ·深度学习与计算机视觉课程|L10训练神经网络(上)

训练神经网络技巧:讨论了训练神经网络的一些技巧和窍门。上次我们谈到了深度学习的硬件和软件,以及静态图和动态计算图的区别。今天,我们开始讨论激活函数,特别是经典的sigmoid函数。然而,sigmoid函数存在一些问题,例如在极端值时梯度接近零,导致学习速度变慢。

sigmoid激活函数问题:sigmoid激活函数的主要问题有三个:一是它的激活函数太平坦,导致梯度消失,使学习困难;二是它的输出总是正的,缺乏中心化,导致梯度下降时只能沿着一个方向前进;三是sigmoid函数本身的计算复杂度高,特别是指数函数,会增加计算时间。尤其是在高维度权重矩阵中,这些问题会变得更加严重。当然,这些问题在实际训练中可能会被小批量梯度下降的方法所缓解。

非线性激活函数选择:介绍了在神经网络中使用不同的非线性激活函数时可能遇到的问题。作者比较了sigmoid、tanh和ReLU这三种常用的激活函数。他指出,sigmoid函数在计算上较为昂贵,而且在处理较深的网络时容易出现梯度消失的问题;tanh函数虽然解决了sigmoid函数的一些问题,但仍然存在梯度消失的风险;而ReLU函数计算成本较低且不会产生梯度消失的问题,因此通常是更好的选择。然而,ReLU函数也存在一些问题,比如它不是以零为中心,并且在输入小于零时梯度会归零。作者最后建议,在实践中根据具体情况选择合适的非线性激活函数。

ReLU、ELU和超参数设置:介绍了神经网络中的非线性激活函数。作者首先解释了ReLU函数的一些问题,包括在负值区域梯度为零的问题。接着介绍了一个替代方案,即泄漏ReLU函数,它在负值区域有一个小的正斜率,解决了梯度消失的问题。然后介绍了指数线性单位(ELU)函数,它在负值区域有一个指数函数的形式,可以得到以零为中心的输出。最后,作者提到了选择激活函数时需要考虑的超参数设置问题。

激活函数选择与网络性能:讲解了神经网络中激活函数的选择对网络性能的影响。作者指出,选择激活函数时,不需要过于担心,因为大多数非线性函数的性能差异并不大。作者提到了一种称为Galu的非线性函数,它在一些情况下可能稍微优于其他函数。然而,作者也强调了激活函数的选择应该根据具体问题和模型架构来考虑,而不是过于纠结于细微的性能差异。最后,作者提到激活函数的作用主要是为了引入非线性,而不是为了进行复杂的计算。

数据预处理的重要性和方法:讲述了数据预处理的重要性和方法。首先介绍了将数据标准化的概念,即将数据集的均值减去并除以标准差,以使特征具有相同的方差。然后讲解了D相关性和白化的概念,通过计算数据云的协方差矩阵和变换数据使特征不相关,以及将数据云拉近到原点附近。最后提到了在图像处理中使用其他颜色空间的情况。

输入数据预处理方法:讲述了在神经网络中,对输入数据进行预处理的方法。在处理颜色空间时,通常不会对网络的性能产生太大影响。常见的图像处理方法包括计算平均值和标准差,以便有效地计算平均颜色和归一化图像。初始化权重时,不能将所有权重初始化为零,因为这会导致网络无法学习。相反,使用小的随机数对权重进行初始化。在深层网络中,激活值可能会逐渐趋近于零,这会导致梯度消失的问题。因此,需要采取一些方法来解决这个问题。

权重初始化对神经网络的影响:讨论了权重初始化对神经网络的影响。如果权重初始化太小,激活将趋近于零,导致梯度更新接近零,网络无法有效学习。如果权重初始化太大,激活将扩散到非线性的饱和状态,同样导致梯度更新接近零。为了解决这个问题,可以采用Xavier初始化方法,使输出的方差等于输入的方差,从而确保梯度更新正常。

神经网络的初始化和正则化:讲解了神经网络的初始化和正则化的方法。对于不同的网络结构,需要采用不同的初始化方法来保证梯度和学习的正常进行。其中介绍了一种称为“狡猾的初始化”的方法,通过将标准偏差乘以2来修复梯度消失的问题。在残差网络中,使用残差连接可以解决梯度爆炸的问题。另外,还介绍了正则化的方法,包括L2正则化和Dropout。L2正则化通过惩罚权重矩阵的L2范数来避免过拟合。Dropout通过在训练过程中随机将一部分神经元设置为零来减少过拟合。这些方法可以帮助我们更好地初始化和正则化神经网络,提高模型的性能和泛化能力。

dropout原理和实现:讲解了dropout的原理和实现方式。dropout是为了防止神经网络中的特征共同适应而提出的,它可以鼓励网络学习更健壮的表示。通过随机地丢弃一些神经元,dropout可以有效地训练大型神经网络集合,并且在测试时间保持确定性。在实践中,可以使用倒置dropout来实现重新缩放的效果。

训练过程中的重新缩放:讲述了在训练过程中进行重新缩放的重要性。在测试期间,为了最大化系统效率,我们可能不希望进行重新缩放。在dropout中,训练时会生成随机掩码,删除一半的神经元,而测试时会使用所有神经元。在神经网络中,dropout是一种常见的正则化方式,可以减少过拟合。另外,数据增强是一种有效的训练技术,通过对训练样本进行随机转换,可以增加训练集的多样性。

数据增强的方法:数据增强是一种在训练神经网络时添加随机性的方法。这可以通过在训练中使用不同的图像尺度、裁剪和翻转来实现。不同类型的数据增强可能适用于不同的问题,例如分类左右手时的水平翻转可能不适用,但在识别猫和狗时可能非常有用。除了数据增强,还有其他方法可以添加随机性,例如dropout、drop connect、分数最大池化、剪裁和混合。这些技术可以帮助正则化神经网络,提高模型的泛化能力。

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