【动手学深度学习v2李沐】学习笔记09：数值稳定性、模型初始化、激活函数

╰半夏微凉° 2023-10-09 14:53 13阅读 0赞

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#### 文章目录 ####

*  一、数值稳定性
 *   *  1.1 引入
     *  1.2 常见的两个问题
     *  1.3 梯度爆炸
     *   *  1.3.1 产生原因
         *  1.3.2 导致问题
     *  1.4 梯度消失
     *   *  1.4.1 产生原因
         *  1.4.2 导致问题
     *  1.5 总结
 *  二、让训练更加稳定
 *   *  2.1 概述
     *  2.2 权重初始化
     *   *  2.2.1 目标：让每一层的方差是一个常数。
         *  2.2.2 问题分析
         *  2.2.3 Xavier初始
     *  2.3 激活函数
     *   *  2.3.1 问题分析
         *  2.3.2 检查常用激活函数
     *  2.5 总结

## 一、数值稳定性 ##

### 1.1 引入 ###

数值稳定性是深度学习中非常重要的内容，特别是在网络层数很深的时候，数值很容易变得不稳定。

**神经网络的梯度**

*  考虑如下有d层的神经网络：  
     h ⃗ t = f t ( h ⃗ t − 1 ) and y = l ∘ f d ∘ ⋯ ∘ f 1 ( x ⃗ ) \\vec h^t=f\_t(\\vec h^\{t-1\}) \\qquad \\text\{and\} \\qquad y = \\mathscr\{l\} \\circ f\_d \\circ \\cdots \\circ f\_1(\\vec x) ht=ft(ht−1)andy=l∘fd∘⋯∘f1(x)
 *  计算损失 l l l关于参数 W t W\_t Wt的梯度：  
     ∂ l ∂ W t = ∂ l ∂ h ⃗ d ∂ h ⃗ d ∂ h ⃗ d − 1 ⋯ ∂ h ⃗ t + 1 ∂ h ⃗ t ⏟ d − t 次矩阵乘法 ∂ h ⃗ t ∂ W t \\frac\{\\partial l\}\{\\partial W^t\} = \\frac\{\\partial l\}\{\\partial \\vec h^d\} \\underbrace\{ \\frac\{\\partial \\vec h^d\}\{\\partial \\vec h^\{d-1\}\} \\cdots \\frac\{\\partial \\vec h^\{t+1\}\}\{\\partial \\vec h^t\} \}\_\{d-t \\text\{ 次矩阵乘法\}\} \\frac\{\\partial \\vec h^t\}\{\\partial W^t\} ∂Wt∂l=∂hd∂ld−t次矩阵乘法∂hd−1∂hd⋯∂ht∂ht\+1∂Wt∂ht由于向量关于向量的导数是一个矩阵，所以我们会做 d − t d-t d−t次的矩阵乘法。而过多的矩阵乘法会导致数值稳定性出现问题。

### 1.2 常见的两个问题 ###

*  数值稳定性所导致的两个最常见的问题是 **梯度爆炸** 和 **梯度消失**，例如：  
     1. 5 100 ≈ 4 × 1 0 17 0. 8 100 ≈ 2 × 1 0 − 10 1.5^\{100\} \\approx 4 \\times 10^\{17\} \\\\ 0.8^\{100\} \\approx 2 \\times 10^\{-10\} 1.5100≈4×10170.8100≈2×10−10
 *  **例如：** MLP  
    假如如下MLP（为了简单省略了偏移）。第  t t t 层的输出等于第  t t t 层的输入乘以权重，再经过激活函数：  
     f t ( h ⃗ t − 1 ) = σ ( W t h ⃗ t − 1 ) σ 是激活函数 f\_t(\\vec h^\{t-1\}) = \\sigma(W^t \\vec h^\{t-1\}) \\qquad \\sigma \\text\{是激活函数\} ft(ht−1)=σ(Wtht−1)σ是激活函数第  t t t 层输出对第  t t t 层输入的导数为先对激活函数求导，再乘以权重矩阵的转置：  
     ∂ h ⃗ t ∂ h ⃗ t − 1 = d i a g ( σ ′ ( W t h ⃗ t − 1 ) ) ( W t ) T σ ′ 是 σ 的导数函数 \\frac\{\\partial \\vec h^\{t\}\}\{\\partial \\vec h^\{t-1\}\} = \\mathop\{diag\} (\\sigma'(W^t\\vec h^\{t-1\}))(W^t)^T \\qquad \\sigma'\\text\{是\}\\sigma \\text\{的导数函数\} ∂ht−1∂ht=diag(σ′(Wtht−1))(Wt)Tσ′是σ的导数函数因此，第  t t t 层输出对原始输入的导数为一系列导数和转置矩阵的 **连乘**：  
     ∏ i = t d − 1 ∂ h ⃗ i + 1 ∂ h ⃗ i = ∏ i = t d − 1 d i a g ( σ ′ ( W i h ⃗ i − 1 ) ) ( W i ) T \\prod\_\{i=t\}^\{d-1\}\\frac\{\\partial \\vec h^\{i+1\}\}\{\\partial \\vec h^i\}=\\prod\_\{i=t\}^\{d-1\}\\mathop\{diag\}\\big(\\sigma'(W^i\\vec h^\{i-1\})\\big)(W^i)^T i=t∏d−1∂hi∂hi\+1=i=t∏d−1diag(σ′(Wihi−1))(Wi)T

### 1.3 梯度爆炸 ###

#### 1.3.1 产生原因 ####

*  如果我们使用ReLU函数作为激活函数。  
     σ ( x ) = max ⁡ ( 0 , x ) and σ ′ ( x ) = \{ 1 if x > 0 0 otherwise \\sigma(x)=\\max(0, x) \\qquad \\text\{and\} \\qquad \\sigma'(x) = \\begin\{cases\}1 \\quad \\text\{if \} x > 0 \\\\ 0 \\quad \\text\{otherwise\}\\end\{cases\} σ(x)=max(0,x)andσ′(x)=\{ 1if x>00otherwise
 *   ∏ i = t d − 1 ∂ h ⃗ i + 1 ∂ h ⃗ i = ∏ i = t d − 1 d i a g ( σ ′ ( W i h ⃗ i − 1 ) ) ( W i ) T \\prod\_\{i=t\}^\{d-1\}\\frac\{\\partial \\vec h^\{i+1\}\}\{\\partial \\vec h^i\} = \\prod\_\{i=t\}^\{d-1\}\\mathop\{diag\}\\big(\\sigma'(W^i\\vec h^\{i-1\})\\big)(W^i)^T ∏i=td−1∂hi∂hi\+1=∏i=td−1diag(σ′(Wihi−1))(Wi)T的一些元素会来自于 ∏ i = t d − 1 ( W i ) T \\prod\_\{i=t\}^\{d-1\} (W^i)^T ∏i=td−1(Wi)T
    
     *  如果  d − t d-t d−t 很大，这个连乘的值将会非常大。

#### 1.3.2 导致问题 ####

*  值超出值域（infinity）
    
     *  对于16位浮点数尤为严重（数值区间 ( 6 − 5 , 6 4 ) (6^\{-5\}, 6^4) (6−5,64)）
 *  对学习率敏感
    
     *  如果学习率太大，会导致大参数值，从而导致更大的梯度。
     *  如果学习率太小，会导致训练无进展。
     *  我们可能需要再训练过程中不断调整学习率。

### 1.4 梯度消失 ###

#### 1.4.1 产生原因 ####

*  如果我们使用 sigmoid 函数作为激活函数。  
     σ ( x ) = 1 1 + e − x σ ′ ( x ) = σ ( x ) ( 1 − σ ( x ) ) \\sigma(x)=\\frac\{1\}\{1+e^\{-x\}\} \\qquad \\sigma'(x)=\\sigma(x)(1-\\sigma(x)) σ(x)=1\+e−x1σ′(x)=σ(x)(1−σ(x))
 *  当输入比较大的时候，梯度会很小（接近0）。
 *   ∏ i = t d − 1 ∂ h ⃗ i + 1 ∂ h ⃗ i = ∏ i = t d − 1 d i a g ( σ ′ ( W i h ⃗ i − 1 ) ) ( W i ) T \\prod\_\{i=t\}^\{d-1\}\\frac\{\\partial \\vec h^\{i+1\}\}\{\\partial \\vec h^i\} = \\prod\_\{i=t\}^\{d-1\}\\mathop\{diag\}\\big(\\sigma'(W^i\\vec h^\{i-1\})\\big)(W^i)^T ∏i=td−1∂hi∂hi\+1=∏i=td−1diag(σ′(Wihi−1))(Wi)T的元素值将会是  d − t d-t d−t 个小数值的乘积。
    
     *  就像是  0. 8 100 ≈ 2 × 1 0 − 10 0.8^\{100\} \\approx 2 \\times 10^\{-10\} 0.8100≈2×10−10

#### 1.4.2 导致问题 ####

*  梯度值变为0。
    
     *  对 16 位浮点数尤为严重。
 *  训练没有进展。
    
     *  不管如何选择学习率。
 *  对于底层尤为严重。
    
     *  仅仅顶部层训练的较好。
     *  无法让神经网络更深。

### 1.5 总结 ###

*  当数值过大或者过小时，都会导致数值问题。
 *  常发生在深度模型中，因为其会对 n 个数累乘。

## 二、让训练更加稳定 ##

### 2.1 概述 ###

*  **目标：** 让梯度值在合理的范围内，例如： \[ 1 − 6 , 1 3 \] \[1^\{-6\}, 1^3\] \[1−6,13\]
 *  **方法：**
    
     *  将乘法变加法，例如：ResNet，LSTM
     *  归一化
        
         *  梯度归一化，梯度裁剪
     *  合理的权重初始和激活函数

> 本文中主要讲解如何对权重进行合理的**初始化**，以及采用合适的**激活函数**。

### 2.2 权重初始化 ###

#### 2.2.1 目标：让每一层的方差是一个常数。 ####

*  将每层的输出和梯度都看做随机变量。
 *  让它们的均值和方差都保持一致。

<table> 
 <thead> 
 <tr> 
 <th>正向</th> 
 <th>反向</th> 
 </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> E [ h i t ] = 0 V a r [ h i t ] = a \mathbb{E}[h_i^t]=0 \\ Var[h_i^t]=a E[hit]=0Var[hit]=a a a a为常数</td> 
 <td> E [ ∂ l ∂ h i t ] = 0 V a r [ ∂ l ∂ h i t ] = b ∀ i , t \mathbb{E}\Bigg[\frac{\partial l}{\partial h_i^t}\Bigg]=0 \qquad Var\Bigg[\frac{\partial l}{\partial h_i^t}\Bigg]=b \qquad \forall i,t E[∂hit∂l]=0Var[∂hit∂l]=b∀i,t b b b为常数</td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

#### 2.2.2 问题分析 ####

*  在合理值区间里随机初始参数。
 *  训练开始的时候更容易有数值不稳定
    
     *  远离最优解的地方损失函数表面可能很复杂。
     *  最优解附近表面会比较平。
 *  使用  N ( 0 , 0.01 ) \\mathcal\{N\}(0, 0.01) N(0,0.01)来初始可能对小网络没问题，但不能保证深度神经网络。

**如果要满足之前的目标，使得方差和均值都是一个常数，我们应该怎样做呢？**  
我们不妨先来看一个例子：**MLP**

*  假设
    
     *   w i , j t w^t\_\{i, j\} wi,jt 是  i . i . d i.i.d i.i.d（独立同分布），那么  E \[ w i , j t \] = 0 , V a r \[ w i , j t \] = γ t \\mathbb\{E\}\[w^t\_\{i, j\}\]=0, Var\[w^t\_\{i, j\}\]=\\gamma\_t E\[wi,jt\]=0,Var\[wi,jt\]=γt
     *   h i t − 1 h^\{t-1\}\_i hit−1 独立于  w i , j t w^t\_\{i, j\} wi,jt
 *  **假设没有激活函数**，则  h ⃗ t = W t h ⃗ t − 1 \\vec h^t = W^t\\vec h^\{t-1\} ht=Wtht−1，这里  W t ∈ R n t × n t − 1 W^t\\in \\mathbb\{R\}^\{n\_t\\times n\_\{t-1\}\} Wt∈Rnt×nt−1
    
     *  此时，**正向均值**为： E \[ h i t \] = E \[ ∑ j w i , j t h j t − 1 \] = ∑ j E \[ w i , j t \] E \[ h j t − 1 \] = 0 \\mathbb\{E\}\[h^t\_i\]=\\mathbb\{E\}\\Bigg\[\\sum\_jw^t\_\{i, j\} h^\{t-1\}\_j\\Bigg\]=\\sum\_j\\mathbb\{E\}\[w^t\_\{i, j\}\]\\mathbb\{E\}\[h^\{t-1\}\_j\]=0 E\[hit\]=E\[j∑wi,jthjt−1\]=j∑E\[wi,jt\]E\[hjt−1\]=0
     *  **正向方差：** V a r \[ h i t \] = E \[ ( h i t ) 2 \] − ( E \[ h i t \] ) 2 = E \[ ( ∑ j w i , j t h j t − 1 ) 2 \] = E \[ ∑ j ( w i , j t ) 2 ( h j t − 1 ) 2 + ∑ j ≠ k w i , j t w i , k t h j t − 1 h k t − 1 ⏟ 独立同分布，此项的期望为0 \] = ∑ j E \[ ( w i , j t ) 2 \] E \[ ( h j t − 1 ) 2 \] = ∑ j V a r \[ w i , j t \] V a r \[ h j t − 1 \] = n t − 1 γ t V a r \[ h j t − 1 \] \\begin\{aligned\} Var\[h^t\_i\]&=\\mathbb\{E\}\[(h^t\_i)^2\]-(\\mathbb\{E\}\[h^t\_i\])^2 =\\mathbb\{E\}\\Bigg\[\\bigg(\\sum\_jw^t\_\{i, j\}h^\{t-1\}\_j\\bigg)^2\\Bigg\] \\\\ &=\\mathbb\{E\}\\Bigg\[\\sum\_j(w^t\_\{i, j\})^2(h^\{t-1\}\_j)^2+\\underbrace\{\\sum\_\{j\\neq k\}w^t\_\{i, j\}w^t\_\{i, k\}h^\{t-1\}\_j h^\{t-1\}\_k\}\_\{\\text\{独立同分布，此项的期望为0\}\}\\Bigg\] \\\\ &=\\sum\_j\\mathbb\{E\}\\big\[(w^t\_\{i, j\})^2\\big\]\\mathbb\{E\}\\big\[(h^\{t-1\}\_j)^2\\big\] \\\\ &=\\sum\_jVar\[w^t\_\{i, j\}\]Var\[h^\{t-1\}\_j\] \\\\ &=n\_\{t-1\}\\gamma\_t Var\[h^\{t-1\}\_j\] \\end\{aligned\} Var\[hit\]=E\[(hit)2\]−(E\[hit\])2=E\[(j∑wi,jthjt−1)2\]=E\[j∑(wi,jt)2(hjt−1)2\+独立同分布，此项的期望为0j=k∑wi,jtwi,kthjt−1hkt−1\]=j∑E\[(wi,jt)2\]E\[(hjt−1)2\]=j∑Var\[wi,jt\]Var\[hjt−1\]=nt−1γtVar\[hjt−1\]由此可知，若想使得正向方差都相同，则需满足： n t − 1 γ t = 1 n\_\{t-1\}\\gamma\_t=1 nt−1γt=1
     *  **反向均值：**  
        跟正向情况相似 ∂ l ∂ h ⃗ t − 1 = ∂ l ∂ h ⃗ t W t ⇒ ( ∂ l ∂ h ⃗ t − 1 ) T = ( W t ) T ( ∂ l ∂ h ⃗ t ) T \\frac\{\\partial l\}\{\\partial \\vec h^\{t-1\}\}=\\frac\{\\partial l\}\{\\partial \\vec h^t\}W^t \\qquad \\Rightarrow \\qquad \\Big(\\frac\{\\partial l\}\{\\partial \\vec h^\{t-1\}\}\\Big)^T=(W^t)^T\\Big(\\frac\{\\partial l\}\{\\partial \\vec h^t\}\\Big)^T ∂ht−1∂l=∂ht∂lWt⇒(∂ht−1∂l)T=(Wt)T(∂ht∂l)T  E \[ ∂ l ∂ h i t − 1 \] = 0 \\mathbb\{E\}\\bigg\[\\frac\{\\partial l\}\{\\partial h^\{t-1\}\_i\}\\bigg\]=0 E\[∂hit−1∂l\]=0
     *  **反向方差：**  
         V a r \[ ∂ l ∂ h i t − 1 \] = n t γ t V a r \[ ∂ l ∂ h j t \] Var\\bigg\[\\frac\{\\partial l\}\{\\partial h^\{t-1\}\_i\}\\bigg\]=n\_t\\gamma\_tVar\\bigg\[\\frac\{\\partial l\}\{\\partial h^\{t\}\_j\}\\bigg\] Var\[∂hit−1∂l\]=ntγtVar\[∂hjt∂l\]与正向情况类似，若想使得反向方差都相同，则需满足： n t γ t = 1 n\_\{t\}\\gamma\_t=1 ntγt=1
     *  可以采用**Xavier初始**来解决，详见下文 “2.2.3 Xavier初始”。

#### 2.2.3 Xavier初始 ####

*  难以满足  n t − 1 γ t = 1 n\_\{t-1\}\\gamma\_t=1 nt−1γt=1 和  n t γ t = 1 n\_\{t\}\\gamma\_t=1 ntγt=1。
 *  Xavier使得  γ t ( n t − 1 + n t ) / 2 = 1 → γ t = 2 / ( n t − 1 + n t ) \\gamma\_t(n\_\{t-1\}+n\_t)/2=1 \\quad \\rightarrow \\quad \\gamma\_t=2/(n\_\{t-1\}+n\_t) γt(nt−1\+nt)/2=1→γt=2/(nt−1\+nt)
    
     *  正态分布： N ( 0 , 2 / ( n t − 1 + n t ) ) \\mathcal\{N\}\\big(0, \\sqrt\{2/(n\_\{t-1\}+n\_t)\}\\big) N(0,2/(nt−1\+nt))
     *  均匀分布： U ( − 6 / ( n t − 1 + n t ) , 6 / ( n t − 1 + n t ) ) \\mathcal\{U\}\\big(-\\sqrt\{6/(n\_\{t-1\}+n\_t)\}, \\sqrt\{6/(n\_\{t-1\}+n\_t)\}\\big) U(−6/(nt−1\+nt),6/(nt−1\+nt))
        
         *  分布  U \[ − a , a \] \\mathcal\{U\}\[-a, a\] U\[−a,a\] 的方差是  a 2 / 3 a^2/3 a2/3
 *  适配权重形状变换，特别是  n t n\_t nt。

### 2.3 激活函数 ###

#### 2.3.1 问题分析 ####

承接上文“2.2.2 问题分析”中的假设：

*  **假设线性的激活函数**
    
     *  假设  σ ( x ) = α x + β \\sigma(x)=\\alpha x+\\beta σ(x)=αx\+β  
         h ⃗ ′ = W t h ⃗ t − 1 and h ⃗ t = σ ( h ⃗ ′ ) \\vec h'=W^t \\vec h^\{t-1\} \\quad \\text\{and\} \\quad \\vec h^t=\\sigma(\\vec h') h′=Wtht−1andht=σ(h′)
     *  **正向期望：** E \[ h i t \] = E \[ α h i ′ + β \] = β \\mathbb\{E\}\[h^t\_i\] = \\mathbb\{E\}\[\\alpha h\_i'+\\beta\] = \\beta E\[hit\]=E\[αhi′\+β\]=β这意味着，若要使得期望为0，则需满足  β = 0 \\beta=0 β=0
     *  **正向方差：** V a r \[ h i t \] = E \[ ( h i t ) 2 \] − ( E \[ h i t \] ) 2 = E \[ ( α h i ′ + β ) 2 \] − β 2 = E \[ α 2 ( h i ′ ) 2 + 2 α β h i ′ + β 2 \] − β 2 = α 2 V a r \[ h i ′ \] \\begin\{aligned\} Var\[h^t\_i\] &= \\mathbb\{E\}\[(h^t\_i)^2\]-(\\mathbb\{E\}\[h^t\_i\])^2 \\\\ &= \\mathbb\{E\}\[(\\alpha h\_i'+\\beta)^2\]-\\beta^2 \\\\ &= \\mathbb\{E\}\[\\alpha^2(h\_i')^2+2\\alpha\\beta h\_i'+\\beta^2\]-\\beta^2\\\\ &=\\alpha^2Var\[h\_i'\] \\end\{aligned\} Var\[hit\]=E\[(hit)2\]−(E\[hit\])2=E\[(αhi′\+β)2\]−β2=E\[α2(hi′)2\+2αβhi′\+β2\]−β2=α2Var\[hi′\]如果使得方差相同，则需满足  α = 1 \\alpha=1 α=1
     *  **反向期望：**  
        假设  σ ( x ) = α x + β \\sigma(x)=\\alpha x+\\beta σ(x)=αx\+β  ∂ l ∂ h ⃗ ′ = ∂ l ∂ h ⃗ t ( W t ) T and ∂ l ∂ h ⃗ t − 1 = α ∂ l ∂ h ⃗ ′ \\frac\{\\partial l\}\{\\partial \\vec h'\}=\\frac\{\\partial l\}\{\\partial \\vec h^t\}(W^t)^T \\quad \\text\{and\} \\quad \\frac\{\\partial l\}\{\\partial \\vec h^\{t-1\}\}=\\alpha\\frac\{\\partial l\}\{\\partial \\vec h'\} ∂h′∂l=∂ht∂l(Wt)Tand∂ht−1∂l=α∂h′∂l  E \[ ∂ l ∂ h i t − 1 \] = 0 \\mathbb\{E\}\\bigg\[\\frac\{\\partial l\}\{\\partial h^\{t-1\}\_i\}\\bigg\]=0 E\[∂hit−1∂l\]=0若要使得期望为0，则需满足  β = 0 \\beta=0 β=0
     *  **反向方差：**  
         V a r \[ ∂ l ∂ h i t − 1 \] = α 2 V a r \[ ∂ l ∂ h j ′ \] Var\\bigg\[\\frac\{\\partial l\}\{\\partial h^\{t-1\}\_i\}\\bigg\]=\\alpha^2Var\\bigg\[\\frac\{\\partial l\}\{\\partial h\_j'\}\\bigg\] Var\[∂hit−1∂l\]=α2Var\[∂hj′∂l\]如果使得方差相同，则需满足  α = 1 \\alpha=1 α=1
     *  这就意味着我们的激活函数必须是  σ ( x ) = x \\sigma(x)=x σ(x)=x

#### 2.3.2 检查常用激活函数 ####

*  使用泰勒展开：  
     s i g m o i d ( x ) = 1 2 + x 4 − x 3 48 + O ( x 5 ) sigmoid(x)=\\frac 12+\\frac x4-\\frac\{x^3\}\{48\}+O(x^5) sigmoid(x)=21\+4x−48x3\+O(x5)  t a n h ( x ) = 0 + x − x 3 3 + O ( x 5 ) tanh(x)=0+x-\\frac\{x^3\}\{3\}+O(x^5) tanh(x)=0\+x−3x3\+O(x5)  r e l u ( x ) = 0 + x for x ≥ 0 relu(x)=0+x \\qquad \\text\{ for \}x \\geq 0 relu(x)=0\+x for x≥0我们发现，对于  t a n h ( x ) tanh(x) tanh(x) 和  r e l u ( x ) relu(x) relu(x) 函数，在零点附近可以近似为线性函数  y = x y=x y=x；而  s i g m o i d ( x ) sigmoid(x) sigmoid(x) 不行。
 *  因此，我们对  s i g m o i d ( x ) sigmoid(x) sigmoid(x) 进行调整：  
     4 × s i g m o i d ( x ) − 2 4\\times sigmoid(x)-2 4×sigmoid(x)−2调整后的  s i g m o i d ( x ) sigmoid(x) sigmoid(x) 在零点附件也可以近似为  y = x y=x y=x

### 2.5 总结 ###

*  合理的权重初始值和激活函数的选取可以提升数值稳定性。

[Link 1]: https://blog.csdn.net/weixin_45800258/article/details/127113463