深度学习正则化

爱被打了一巴掌 2024-03-31 14:54 35阅读 0赞

#### 目录 ####

*  1 L1与L2正则化
 *  2 Dropout正则化
 *  3 提前停止
 *  4 批标准化
 *  5 总结

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## 1 L1与L2正则化 ##

![在这里插入图片描述][6d0ae633d842438e9302318c72ee5310.png]

在设计[机器学习][Link 1]算法时不仅要求在训练集上误差小，而且希望在新样本上的泛化能力强。许多机器学习算法都采用相关的策略来减小测试误差，这些策略被统称为正则化。因为神经网络的强大的表示能力经常遇到过拟合，所以需要使用不同形式的正则化策略。

[正则化][Link 2]通过对算法的修改来减少泛化误差，目前在深度学习中使用较多的策略有参数范数惩罚，提前终止，DropOut等，接下来我们对其进行详细的介绍。

L1和L2是最常见的正则化方法。它们在损失函数（cost function）中增加一个正则项，由于添加了这个正则化项，权重矩阵的值减小，因为它假定具有更小权重矩阵的[神经网络][Link 3]导致更简单的模型。 因此，它也会在一定程度上减少过拟合。然而，这个正则化项在L1和L2中是不同的。

*  L2正则化

![\[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-KpRkUtTy-1645331526171)(笔记图片/image-20200803105017732.png)\]][img-KpRkUtTy-1645331526171_image-20200803105017732.png]

这里的λ是正则化参数，它是一个需要优化的超参数。L2正则化又称为权重衰减，因为其导致权重趋向于0（但不全是0）

*  L1正则化

![\[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-lbMxjj9H-1645331526172)(笔记图片/image-20200803105139136.png)\]][img-lbMxjj9H-1645331526172_image-20200803105139136.png]

这里，我们惩罚权重矩阵的绝对值。其中，λ 为正则化参数，是超参数，不同于L2，权重值可能被减少到0.因此，L1对于压缩模型很有用。其它情况下，一般选择优先选择L2正则化。

在tf.keras中实现使用的方法是：

*  L1正则化

tf.keras.regularizers.L1(l1=0.01)

*  L2正则化

tf.keras.regularizers.L2(l2=0.01)

*  L1L2正则化

tf.keras.regularizers.L1L2(
        l1=0.0, l2=0.0
    )

我们直接在某一层的layers中指明正则化类型和超参数即可：

# 导入相应的工具包
    import tensorflow as tf
    from tensorflow.keras import regularizers
    # 创建模型
    model = tf.keras.models.Sequential()
    # L2正则化，lambda为0.01
    model.add(tf.keras.layers.Dense(16, kernel_regularizer=regularizers.l2(0.001),
                           activation='relu', input_shape=(10,)))
    # L1正则化，lambda为0.01
    model.add(tf.keras.layers.Dense(16, kernel_regularizer=regularizers.l1(0.001),
                           activation='relu'))
    # L1L2正则化，lambda1为0.01,lambda2为0.01
    model.add(tf.keras.layers.Dense(16, kernel_regularizer=regularizers.L1L2(0.001, 0.01),
                           activation='relu'))

## 2 Dropout正则化 ##

dropout是在深度学习领域最常用的正则化技术。Dropout的原理很简单：假设我们的神经网络结构如下所示，在每个迭代过程中，随机选择某些节点，并且删除前向和后向连接。

![在这里插入图片描述][e5f638deb2004c84afe03a7228b8f7b1.png]

因此，每个迭代过程都会有不同的节点组合，从而导致不同的输出，这可以看成机器学习中的集成方法（ensemble technique）。集成模型一般优于单一模型，因为它们可以捕获更多的随机性。相似地，dropout使得神经网络模型优于正常的模型。

在tf.keras中实现使用的方法是dropout：

tf.keras.layers.Dropout(rate)

参数：

rate： 每一个神经元被丢弃的概率

例子：

# 导入相应的库
    import numpy as np
    import tensorflow as tf
    # 定义dropout层,每一个神经元有0.2的概率被失活，未被失活的输入将按1 /（1-rate）放大
    layer = tf.keras.layers.Dropout(0.2,input_shape=(2,))
    # 定义五个批次的数据
    data = np.arange(1,11).reshape(5, 2).astype(np.float32)
    # 原始数据进行打印
    print(data)
    # 进行随机失活：在training模式中，返回应用dropout后的输出；或者在非training模式下，正常返回输出（没有dropout）
    outputs = layer(data,training=True)
    # 打印失活后的结果
    print(outputs)

结果为：

[[ 1.  2.]
     [ 3.  4.]
     [ 5.  6.]
     [ 7.  8.]
     [ 9. 10.]]
    tf.Tensor(
    [[ 1.25  2.5 ]
     [ 0.    5.  ]
     [ 6.25  7.5 ]
     [ 8.75 10.  ]
     [ 0.   12.5 ]], shape=(5, 2), dtype=float32)

## 3 提前停止 ##

提前停止（early stopping）是将一部分训练集作为验证集（validation set）。 当验证集的性能越来越差时或者性能不再提升，则立即停止对该模型的训练。 这被称为提前停止。

![在这里插入图片描述][2df24dab090044cca12c07ca1bbe29bb.png]

在上图中，在虚线处停止模型的训练，此时模型开始在训练数据上过[拟合][Link 4]。

在tf.keras中，我们可以使用callbacks函数实现早期停止:

tf.keras.callbacks.EarlyStopping(
        monitor='val_loss',  patience=5
    )

上面，monitor参数表示监测量，这里val\_loss表示验证集损失。而patience参数epochs数量，当在这个过程性能无提升时会停止训练。为了更好地理解，让我们再看看上面的图片。 在虚线之后，每个epoch都会导致更高的验证集误差。 因此，虚线后patience个epoch，模型将停止训练，因为没有进一步的改善。

# 导入相应的工具包
    import tensorflow as tf
    import numpy as np
    # 当连续3个epoch loss不下降则停止训练
    callback = tf.keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='loss', patience=3)
    # 定义只有一层的神经网络
    model = tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.Dense(10)])
    # 设置损失函数和梯度下降算法
    model.compile(tf.keras.optimizers.SGD(), loss='mse')
    # 模型训练
    history = model.fit(np.arange(100).reshape(5, 20), np.array([0,1,2,1,2]),
                        epochs=10, batch_size=1, callbacks=[callback],
                        verbose=1)
    # 打印运行的epoch
    len(history.history['loss'])

输出：

Epoch 1/10
    5/5 [==============================] - 0s 600us/step - loss: 145774557280600064.0000
    Epoch 2/10
    5/5 [==============================] - 0s 522us/step - loss: 10077891596456623723194184833695744.0000
    Epoch 3/10
    5/5 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: inf
    Epoch 4/10
    5/5 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: inf
    # 只运行了4次
    4

## 4 批标准化 ##

批标准化(BN层,Batch Normalization)是2015年提出的一种方法，在进行深度网络训练时，大多会采取这种算法，与全连接层一样，BN层也是属于网络中的一层。

BN层是针对单个神经元进行，利用网络训练时一个 mini-batch 的数据来计算该神经元xi 的均值和方差,归一化后并重构，因而称为 Batch Normalization。在每一层输入之前，将数据进行BN，然后再送入后续网络中进行学习：

![在这里插入图片描述][f5a890f7d2794e5eab84a6c1770bf8ec.png]

首先我们对某一批次的数据的神经元的输出进行标准化，

![在这里插入图片描述][d28f9c019851404d9e05b11f2e05ce49.png]

然后在使用变换重构，引入了可学习参数γ、β，如果各隐藏层的输入均值在靠近0的区域，即处于激活函数的线性区域，不利于训练非线性神经网络，从而得到效果较差的模型。因此，需要用 γ 和 β 对标准化后的结果做进一步处理：

![\[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-QbtKFJN7-1645331526174)(笔记图片/image-20200803145636561.png)\]][img-QbtKFJN7-1645331526174_image-20200803145636561.png]

这就是BN层最后的结果。整体流程如下图所示：

![在这里插入图片描述][08dbea84321f41c0b1335f463070bcbe.png]

在tf.keras中实现使用：

# 直接将其放入构建神经网络的结构中即可
    tf.keras.layers.BatchNormalization(
        epsilon=0.001, center=True, scale=True,
        beta_initializer='zeros', gamma_initializer='ones',
    )

![在这里插入图片描述][21a3ee8ec93d4be5b571631401eccc84.png]

## 5 总结 ##

*  知道L2正则化与L1正则化的方法

在损失函数（cost function）中增加一个正则项，由于添加了这个正则化项，权重矩阵的值减小，因为它假定具有更小权重矩阵的神经网络导致更简单的模型

*  知道随机失活droupout的应用

在每个迭代过程中，随机选择某些节点，并且删除前向和后向连接

*  知道提前停止的使用方法

当看到验证集的性能越来越差时或者性能不再提升，立即停止对该模型的训练

*  知道BN层的使用方法

利用网络训练时一个 mini-batch 的数据来计算该神经元xi 的均值和方差,归一化后并重构，因而称为 Batch Normalization

[6d0ae633d842438e9302318c72ee5310.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/4efbe68497304016852477509cf66e87.png
[Link 1]: https://so.csdn.net/so/search?q=%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0&spm=1001.2101.3001.7020
[Link 2]: https://so.csdn.net/so/search?q=%E6%AD%A3%E5%88%99%E5%8C%96&spm=1001.2101.3001.7020
[Link 3]: https://so.csdn.net/so/search?q=%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C&spm=1001.2101.3001.7020
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[Link 4]: https://so.csdn.net/so/search?q=%E6%8B%9F%E5%90%88&spm=1001.2101.3001.7020
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