神经网络端侧部署神经网络optimizer

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mob64ca1409970a 2023-10-31 23:11:14

文章标签 神经网络端侧部署深度学习神经网络 pytorch 初始化 文章分类 神经网络人工智能

结合网上的资料与李宏毅老师的课堂教学，总结一下optimization的方法。如果以对训练结果不满意，可以尝试用下述的方法，可以优先考虑方法1-4、方法6

方法1：正则化(Regularization)

正则化是防止神经网络overfitting的一种方法，由于模型的参数太多，所以就容易过拟合（可以想象一下决策树需要剪枝），其原理是在损失函数中增加一个惩罚项来限制过大的权重。通常有3种方法：L1正则化，L2正则化，dropout

L1正则化，江湖中也人称Lasso，表示各个参数绝对值之和：它之所以可以防止过拟合，是因为它将各个参数的绝对值相加放在损失函数后面，参数值大小和模型复杂度是成正比的。因此复杂的模型，其L1范数就大，最终导致损失函数就大，说明这个模型就不够好。
L2正则化，江湖人称Ridge，也称“岭回归”，表示各个参数的平方的和的开方值。
dropout：dropout 为该网络每一层的神经元设定一个失活（drop）概率，在神经网络训练过程中，我们会丢弃一些神经元节点，在网络图上则表示为该神经元节点的进出连线被删除。最后我们会得到一个神经元更少、模型相对简单的神经网络。因为 dropout 可以随时随机的丢弃任何一个神经元，神经网络的训练结果不会依赖于任何一个输入特征，每一个神经元都以这种方式进行传播
在pytorch中只有L2正则化和dropout方法，若想实现L1正则，需要自己手动完成。pytorch中L2正则是通过优化器中参数(weight_decay)实现的，示例代码

# L2正则化
optim_wdecay = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=lr_init, weight_decay=1e-2)

# dropout    
nn.Linear(1, neural_num),
nn.ReLU(inplace=True),

nn.Dropout(p=0.5),   # p是被舍弃的概率，也叫失活概率   dropout通常放在每个网路层的最前面
nn.Linear(neural_num, neural_num),
nn.ReLU(inplace=True),

nn.Dropout(p=0.5),
nn.Linear(neural_num, neural_num),
nn.ReLU(inplace=True),

方法2：batch normlization

将数据变化在同一个scale中，具有相同的数值范围，这样不至于error surface有的地方平坦，有的地方陡峭，更新参数时可能会出问题。我们把不同笔资料即不同 feature vector,同一个 dimension 裡面的数值,把它取出来,然后去计算某一个

dimension 的 mean和std。

又因为我们无法将全部的feature都读进来，然后保存每一个的mean和std，没有这么大的内存啊，所以我们就一次只对一个batch做归一化。

神经网络端侧部署神经网络optimizer_神经网络

方法3：learning rate

(1) adaptive learning rate

自适应学习率，主要介绍四种方法：momentum、Adagrad、RMSProp、Adam

Momentum：
1、Momentum：这是一个有可能对抗 Saddle Point，或 Local Minima 的技术，Momentum的运作是这个样子的：在物理的世界裡,一个球如果从高处滚下来,就算滚到 Saddle Point,如果有惯性，它还是会继续往右走,甚至它走到一个 Local Minima，如果今天它的动量够大的话,它还是会继续往右走,甚至翻过这个小坡。

神经网络端侧部署神经网络optimizer_深度学习_02

因此，我们每一次更新梯度，都采用Gradient 的负反方向加上前一次移动的方向，将两者加起来的结果,去调整去我们的参数。因为每一次都是与前一次的方向相加，因此也可以认为我们 Update的方向,不是只考虑现在的 Gradient,而是考虑过去所有 Gradient 的总和。

神经网络端侧部署神经网络optimizer_深度学习_03

该方法调用nn.optim.SGD(momentum = XXX) 说白了，该方法就是在原先更新参数的公式上加上一个向量
Adagrad：
2、Adagrad：在坡度比较大的时候,learning rate就减小，坡度比较小的时候,learning rate就大。很好的考虑了稀疏性（适合NLP问题）

神经网络端侧部署神经网络optimizer_神经网络_04

它是通过将学习率η除以一个数σ，这个被除的数σ会根据之前的梯度来自动变化（gradient的平方和取平均再开根号）。如果这个地方斜率大，比较陡峭，那么σ就大，整体学习率η就低，就不容易错过很多信息（陡峭的地方肯定希望慢点更新）。
RMSProp：
3、RMSProp：每一个gradient的重要性不同（例如肯定希望离自己近的gradient重要）

神经网络端侧部署神经网络optimizer_神经网络端侧部署_05

在RMSProp裡面,它决定你可以自己调整,现在的这个gradient,你觉得它有多重要。如果我今天α设很小趋近於0,就代表我觉得gᵢ¹相较於之前所算出来的gradient而言,比较重要我α设很大趋近於1,那就代表我觉得现在算出来的gᵢ¹比较不重要,之前算出来的gradient比较重要。
Adam：
4、Adam：是今天最常用的优化方法，Adam = RSMPorp + Momentum
可能有人会觉得很困惑,这一个momentum是考虑过去所有的gradient,这个σ也是考虑过去所有的gradient,一个放在分子一个放在分母,都考虑过去所有的gradient,不就是正好抵销了吗？
但是其实这个Momentum跟这个σ,它们在使用过去所有gradient的方式是不一样的,Momentum是直接把所有的gradient通通都加起来,所以它有考虑方向,它有考虑gradient的正负号,它有考虑gradient是往左走还是往右走

(2) learning rate schedule

首先一定要分清楚adaptive learning rate 和 learning rate schedule的区别。前者是作用在优化器上的，并不是直接改变学习率η，而是通过对当前训练的感知，对η加上减去除以一个数而已，η本身可以是一个常数。后者是直接对η下手，改变η，这时候η就不是一个常数了。
这里介绍两种最常见的的学习率调度方法：learning rate decay 和 warm up

learning rate decay：

神经网络端侧部署神经网络optimizer_pytorch_06

随着时间的变化，学习率逐渐变小。因為一开始我们距离终点很远，随著参数不断update，我们距离终点越来越近,所以我们把learning rate减小，让我们参数的更新踩了一个刹车，让我们参数的更新能够慢慢地慢下来，这时候就需要微调了，就是猛地往前冲了。
warm up：

Warm Up这个方法,听起来有点匪夷所思,这Warm Up的方法是让learning rate,要先变大后变小,你会问说变大要变到多大呢,变大速度要多快呢，小速度要多快呢,这个也是hyperparameter。
这边有一个可能的解释是说,你想想看当我们在用Adam RMSProp,或Adagrad的时候,我们会需要计算σ,它是一个统计的结果,σ告诉我们,某一个方向它到底有多陡,或者是多平滑,那这个统计的结果,要看得够多笔数据以后,这个统计才精确，所以一开始我们的统计是不精确的，所以我们一开始不要让我们的参数,走离初始的地方太远,先让它在初始的地方呢,做一些像是探索这样,所以一开始learning rate比较小，等σ统计得比较精準以后,在让learning rate慢慢地爬升。

#TODO 这里补上pytorch代码，等用过了再写

方法4：early stopping

根据训练过程中的表现，设置程序提前中止，可以防止训练集过拟合。
早停法是一种被广泛使用的方法，在很多案例上都比正则化的方法要好。其基本含义是在训练中计算模型在验证集上的表现，当模型在验证集上的表现开始下降的时候，停止训练，这样就能避免继续训练导致过拟合的问题。其主要步骤如下：

将原始的训练数据集划分成训练集和验证集
只在训练集上进行训练，并每隔一定周期计算模型在验证集上的误差（mini batch训练中的一个周期）
当模型在验证集上的误差比上一次训练结果差的时候停止训练
使用上一次迭代结果中的参数作为模型的最终参数

然而，模型在验证集上的误差不会一直平滑单调的，模型在验证集上的表现可能咱短暂的变差之后有可能继续变好。因此要制定合理的停止标准。

当然，这里也不一定要自己写early stopping，读者们可以直接去github里把其中的 pytorchtools.py 下载(或复制)下来并放置在项目中，这样就可以正常执行 from pytorchtools import EarlyStopping 并使用early stopping，具体使用方法参考：

方法5：参数初始化：

神经网络端侧部署神经网络optimizer_神经网络端侧部署_07

有多种参数初始化的方法，适用于不同的激活函数、神经网络等，一个良好的初始化策略会使得训练更容易。例如 xavier初始化（归一化初始化) ：当激活函数是sigmoid时，使用标准初始化往往性能比较差，收敛较慢且容易陷入局部最优。“xavier”初始化是一种有效的神经网络舒适化方法，配合tanh等函数能够获得比较好的效果。定义参数所在层的输入维度为n,输出维度为m,则参数均匀分布在：

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主要思想：尽可能保证前向传播和反向传播时每一层的方差尽量相等
推导前提：激活函数是线性的 ReLU 和 PReLU不满足这一条件

例如 MSRA初始化（又称He初始化）：来自于MSRA研究员何恺明2015年论文，传统的固定方差的高斯分布初始化，在网络变深时使得模型很难收敛。改善的方法有用预训练的模型去初始化网络的部分层；xavier也是不错的初始化方法，但是它需要满足激活函数线性的条件。在MSRA初始化中，考虑了ReLU和PReLU。

MSRA初始化的权重分布是一个均值为0，均值为n分之2的高斯分布，初始化满足下式：

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