深度学习Bible学习笔记：第七章 深度学习中的正则化

 

一、正则化介绍

问题：为什么要正则化？

　　NFL（没有免费的午餐）定理：

　　　　没有一种ML算法总是比别的好

　　　　好算法和坏算法的期望值相同，甚至最优算法跟随机猜测一样

　　　　前提：所有问题等概率出现且同等重要

　　　　实际并非如此，具体情况具体分析，把当前问题解决好就行了

　　　　不要指望找到放之四海而皆准的万能算法！

方差和偏差：

　　

过拟合与欠拟合：

　　训练集和测试集

机器学习目标：

　　特定任务上表现良好的算法

　　泛化能力强-->验证集上的误差小，训练集上的误差不大（不必追求完美，否则可能会导致过拟合）即可。

如何提升泛化能力：

　　（1）数据

　　　　数据和特征是上限，而模型和算法只是在逼近这个上限而已

　　　　预处理：离散化、异常值、缺失值等

　　　　特征选择

　　　　特征提取：pca

　　　　构造新的数据：平移不变性

　　（2）模型

　　　　数据中加入噪音

　　　　正则化项：减少泛化误差（非训练误差）

　　　　集成方法

 几种训练情形：

　　（1）不管真实数据的生成过程---欠拟合，偏差大

　　（2）匹配真实数据的生成过程---刚刚好

　　（3）不止真实数据的生成过程，还包含其他生成过程---过拟合，方差大

正则的目标：

　　从（3）--->（2），偏差换方差，提升泛化能力

注：

　　永远不知道训练出来的模型是否包含数据生成过程！

　　深度学习应用领域极为复杂，图像、语音、文本等，生成过程难以琢磨

　　事实上，最好的模型总是适当正则化的大型模型

正则化是不要的！！！

　　X^TX不一定可逆（奇异），导致无法求逆（PCA）

　　解决：加正则，X^TX--->X^TX+αI（一定可逆），说明：α--阿尔法，I--大写的i，即单位阵。

　　大多数正则化能保证欠定（不可逆）问题的迭代方法收敛

　　注：伪逆

二、深度网络正则化

深度网络中的正则化策略有哪些？——传统ML方法的扩展

方法：

　　增加硬约束（参数范数惩罚）：限制参数，如L1,L2

　　增加软约束（约束范数惩罚）：惩罚目标函数

　　集成方法

　　其他

约束和惩罚的目的

　　植入先验知识

　　偏好简单模型

三、参数范数惩罚

从线性模型说起：

　　形式：y=Wx+b

　　W：两变量间的相互作用——重点关注

　　b：单变量——容易欠拟合，次要

　　仿射变换=线性变换+平移变换

参数范数惩罚：

　　通常只惩罚权重W，不管b——b是单变量，且容易过拟合

　　θ=(W;b)≈(W)

　　

　　α是惩罚力度，Ω是正则项。

最常见，L2参数范数惩罚：

　　权重衰减（weight decay）

　　岭回归，Tikhonov正则

形式：

　　

效果：

　　

　　正则项Ω挤占原始目标J的空间，逼迫J

　　权重接近于原点（或任意点）

　　详细推导过程见P142-P143

 

L2正则能让算法“感知”到较高方差的输入x

线性缩放每个w_i

L1参数范数惩罚：LASSO

形式：

 

效果：

　　L1与L2大不一样：线性缩放w_i-->增加w_i同号的常数

　　某些w_i=0，产生稀疏解，常用于特征选择

除了L1，稀疏解的其他方法？

　　Student-t先验导出的惩罚

　　KL散度惩罚

注：不同于L1惩罚参数，惩罚激活单元

 

约束范数惩罚：

　　本质：约束问题--> 无约束问题

形式：

　　参数范数惩罚：

　　

　　约束范数惩罚：

　　

　　

　　

　　

五、数据增强

提升泛化能力的最好办法：

　　数据增强：创造假数据

方法：

　　（1）数据造假：平移、旋转、缩放——不能改变类别

　　　　图像，语音

　　（2）注入噪声

　　　　输入层≈权重参数惩罚

　　　　隐含层：去噪编码器、dropout

　　　　权重：RNN

　　　　输出层：标签平滑（反例）

　　　　　　softmax永远无法真正预测0或1，需要做平滑，防止走极端

噪声鲁棒性：

　　注入噪声远比简单收缩参数强大，特别是加入隐含层

六、早停止

问题

　　随着时间推移，训练集误差逐渐减少，而验证集误差再次上升

　　能不能在转折点处提前终止呢？

早停止

　　当验证集误差在指定步数内没有改进，就停止

　　有效，简单，高效的超参选择算法

　　训练步数是唯一跑一次就能尝试很多值的超参

第二轮训练策略（验证集）

　　（1）再次初始化模型，使用所有数据再次训练

　　　　使用第一轮步数

　　（2）保持第一轮参数，使用全部数据继续训练

　　　　避免重新训练高成本，但表现没那么好，不保证终止

早停止为何有正则化效果？

　　表象：验证集误差曲线呈U型

　　本质：将参数空间限制在初始参数θ₀的小邻域内（εt）

　　　　εt等效于权重衰减系数的倒数

　　　　相当于L2正则，但更具优势

　　　　自动确定正则化的正确量

七、参数绑定和参数共享

参数范数惩罚：

　　对偏离0（或固定区域）的参数进行惩罚，使用参数彼此接近

　　一种方式，还有吗？

参数共享：

　　强迫某些参数相等

　　优势：只有参数子集需要存储，节省内存。如CNN 

 八、集成方法

集成方法：

　　集合几个模型降低泛化误差的技术

　　模型平均：强大可靠

　　kaggle比赛中前三甲基本都是集成方法

Bagging:

　　有放回抽样，覆盖2/3

　　多个网络的集成

　　偏差换方差

Boosting：

　　单个网络的集成

　　方差换偏差

Dropout：

　　集成大量深层网络的bagging方法

　　多个弱模型组成一个强模型

　　施加到隐含层的掩掩码噪声

　　一般5-10个网络，太多会很难处理

示例：

　　2个输入，1个输出，2个隐含层

　　一共2⁴=64种情形

　　问题：大部分没有输入，输入到输出的路径

　　网络越宽，这种问题概率越来越小

注：

　　不同于bagging，模型独立

　　dropout所有模型共享参数

　　推断：对所有成员累计投票做预测

效果：

　　Dropout比其他标准正则化方法更有效

　　　　权重衰减、过滤器范数约束、稀疏激活

　　可以跟其他形式正则一起使用

优点：

　　计算量小

　　不限制模型和训练过程

注：

　　随机性对dropout方法不必要，也不充分

九、对抗训练

人类不易察觉对抗样本与原始样本的差异，但网络可以

小扰动导致数据点流行变化

 

 

 

再次附上：