cs231n-(5)神经网络-2：设置数据和Loss

数据预处理

神经网络输入的数据往往要经过预处理。假设数据X大小为[N x D]，其中N表示元素个数，D表示维度。

减去均值

最长用的就是减去每个特征的均值（均值常常有训练集计算得到），减去均值的几何意义是将数据中心大致移到零点。。使用python时，可以用X-=np.mean(X,axis = 0)算得均值。如果是图像，常常减去RGB通道的均值。

正则化

正则化是指将数据各个维度归一化，即变化范围相同。一般有两种方法：1、将数据均值设为零（如减去均值），之后除以标准差：X /= np.std(X,axis=0)。2、不同维度的数据范围相差很大，且重要性相同，将其最大值和最小值分别变换为+1和-1。

下去就是原始数据，零中心化，正则化处理的效果。

PCA and Whitening

PCA是用来降维，假设已经完成了零中心化和归一化，降维过程如下：
先计算协方差矩阵

# Assume input data matrix X of size [N x D]
X -= np.mean(X,axis = 0) # zero-center the data (important)
cov = np.dot(X.T,X) / X.shape[0] # get the data covariance matrix

协方差矩阵中(i,j)位的数据表示i维度和j维度数据的协方差；对角线上数据表示某一维度的方差。协方差矩阵是对称的半正定矩阵，对它进行SVD分解：

U,S,V = np.linalg.svd(cov)

得到U是特征向量矩阵，它的每一列都是一个特征向量，S是特征值向量，因为协方差矩阵是对称的半正定矩阵，所以它等于特征值平方。为了去除相关性，将已经中心化的数据映射到特征向量上

Xrot = np.dot(X,U) # decorrelate the data

其中U的每一列都是标准正交特征向量，且已经按照特征值由大到小排列（np.linalg.svg返回时已经排列）。与特征向量相乘，相当于对X的数据做一个旋转映射，映射到特征向量对应的正交基上。可以只保留前面较大特征值对应的特征向量，丢弃较小值对应的特征向量，以此来降维。这种方法叫做Principal component analysis

Xrot_reduced = np.dot(X,U[:,:100]) # Xrot_reduced becomes [N x 100]

通过这个操作，保留了前100维度数据（以方差大小为标准）。

经过PCA处理的数据，可以再经过白化Whitening处理。白化是指PCA处理后的数据，每个维度除以其特征值。几何解释就是服从多维度高斯分布的数据，经过白化处理后，服从均值为零，协方差相等的分布。

# whiten the data:
# divide by the eigenvalues (which are square roots of the singular values)
Xwhite = Xrot / np.sqrt(S + 1e-5)

上面处理为白化操作，分母加上1e-5为防止分母为零。这样的操作把所有维度数据拉伸到相同范围，可能会放大噪声，实际中可以通过增大分母（加上比1e-5更大的值）来平滑。

上图左边分布为原始数据。中间为PAC处理后的数据，可以看出PCA处理后，将坐标轴旋转，可以看出横轴信息量大，如果只保留一维数据，要丢弃纵轴数据。右边为白化处理后的数据，数据范围相同了

使用CIFAR-10来展示PCA和白化

上图中，最左边为原始数据，每张图片可以看做是3072的列向量。第二张为特征向量中，前144个（按照特征值排列）。第三张为经过PAC降维处理后，只保留144维特征的图片；图片变模糊了，说明只保留了低频部分。最后一张为白化后的图片。

注意：CNN不需要进行PCA和白化操作，这里提到只是讲解数据处理的一般方法。
数据预处理，只能在训练集上应用。应该先将数据分为训练集、验证集、测试集，之后在训练集上应用数据预处理。

权重初始化

训练神经网络前，要先初始化权重。

全部初始化为零

权重最终的值我们不知道，但是根据前面数据预处理过程，大概可以猜到，权重最终应该是一般为正，一般为负。但是权重不能全部初始化为零。如果全部初始化为零，那么所有神经元输出将相同，计算得到所有梯度都相同，权重更新相同，最终得到的权重也相同。

小的随机数

因为正则化，权重要比较小，但是又不能对称；那么可以用小的随机数来初始化。这样计算得到不同梯度，迭代更新权重会趋向不同。例如这样初始化。W = 0.01 * np.random.randn(D,H)，randn是生成零均值单位方差的高斯分布。这样初始化，每个神经权重向量是从高维高斯分布随机采样而来；也可是使用随机生成的随机数。但是在实际中，这样初始化效果不好。

小的权重并不一定会得到好的效果。神经网络中，如果权重比较小，那么反向传播时，梯度就比较小。这样会减小梯度传播的信号，在深度神经网络中也是个问题。

校准方差

如果神经元输出有着相似的分布，那么收敛速度回加快。前面提到的权重初始化方法，随着输入增大，输出的方差会增大。通过除以sqrt(n)，其中n是输入个数，可以将输出方差归一化到1；例如这样初始化w = np.random.randn(n) / sqrt(n)。

不考虑非线性激活函数，假设输出$s = sum_i^n w_i x_i$，那么计算输出方差和输入关系如下：

$$begin{align} text{Var}(s) &= text{Var}(sum_i^n w_ix_i) \ &= sum_i^n text{Var}(w_ix_i) \ &= sum_i^n [E(w_i)]^2text{Var}(x_i) + E[(x_i)]^2text{Var}(w_i) + text{Var}(x_i)text{Var}(w_i) \ &= sum_i^n text{Var}(x_i)text{Var}(w_i) \ &= left( n text{Var}(w) right) text{Var}(x) end{align}$$

上面第三步中，用到了假设$E[x_i] = E[w_i] = 0$（注意，有些并不等于零，例如ReLU），最后一步假设了$x,w$服从相同分布。如果想要输出和$x$有相同的方差，那么$n text{Var}(w)$必须为1，所以得到上面初始化方式w = np.random.randn(n) / sqrt(n)。

论文Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks推荐初始化方式为$text{Var}(w) = 2/(n_{in} + n_{out})$，其中$n_{in},n_{out}$分布表示前一层和后一层网络中单元个数。论文 Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification 提出，针对ReLU初始化，网络中神经元方差为$2.0/n$，这样初始化变为w = np.random.randn(n) * sqrt(2.0/n)；在实践中使用ReLU时，推荐这样初始化。。

稀疏初始化

首先将所有权重初始化为零，但是为了避免对称，随机在层之间连接个别神经全，权重初始化可以使用小的高斯分布，连接个数常常设置为10.

实际应用

目录，使用ReLU激活函数的，建议初始化为w = np.random.randn(n) * sqrt(2.0/n)，参考He et al

批归一化 Batch Normalization

这是个最近出现的技术，参考论文。它在一定程度上减轻了如何初始化网络权重的问题。具体做法为让数据在输入激活函数前先通过一个网络，通过这个网络之后，输出数据（即输入激活函数的数据）服从标准高斯分布。因为归一化是一个可以简单的求导操作，因此方案可行。实际应用中，常常在全连接层（卷积层）和激活函数(非线性操作）之间插入一个BatchNormalization层。批归一化可以理解为在网络每一层之前都做了预处理。

正则化

正则化用来阻止网络过拟合，有以下几种方法：

L2 regularization

L2正则化是最常用的方法；它可以直接惩罚目标函数中任何一个权重平方的幅度。具体实现时对于每一个权重$w$在目标函数都加上一项$frac{1}{2}lambda w^2$，其中$lambda$常常等于$frac{1}{2}$，这样方便求导运算。L2正则化可以直观理解为，它限制单个较大的权重，在权重和不变时，它把权重大概均匀分不到每个权重上。使用L2正则化后，在反向传播梯度更新时，权重会以W+=-lambda * W速度向0靠近。

L1 regularization

L1正则化也是常用的一种方法，在目标函数中，它给每个权重加上一项$lambda |w|$。可以把L1和L2正则化结合起来$lambda_1|w| + lambda_2 w^2$（叫做Elastic net regularization）。L1正则化会使权重矩阵变得稀疏（非常接近0）；经过L1正则化后，使用时，用的就是输入的子集了（某些权重系数接近0，对应输入会变为0）。而L2正则化后，权重会变为大小分布均匀且都接近0的数。使用中，如果没有显示去选择特征，那么L2正则化效果一般优于L1正则化。

Max norm constraints

Max norm正则化限制梯度幅度最大值，并使用投影梯度来确保限制。使用中，参数更新方式不变，只需要检查更新后满足$||overrightarrow{w}||_2 < c$，不满足则消减梯度。$c$常常设置为3或4。使用这个约束后，网络就不会“爆炸”，因为它限制了权重大小。

Dropout

Drop是非常简单高效的正则化方法，在论文Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting 中介绍，可以作为上面正则化方法的补充。它的思想为在训练时，让神经元以概率$p$激活（或者设置为零，不激活）。

例如上面图片中，左边是没有使用Dropout的网络，右边是使用了Dropout的网络。需要注意，Dropout只是在训练的时候使用，在测试时，不使用。

3层网络Dropout代码

""" Vanilla Dropout: Not recommended implementation (see notes below) """

p = 0.5 # probability of keeping a unit active. higher = less dropout

def train_step(X):
  """ X contains the data """

  # forward pass for example 3-layer neural network
  H1 = np.maximum(0,np.dot(W1,X) + b1)
  U1 = np.random.rand(*H1.shape) < p # first dropout mask
  H1 *= U1 # drop!
  H2 = np.maximum(0,np.dot(W2,H1) + b2)
  U2 = np.random.rand(*H2.shape) < p # second dropout mask
  H2 *= U2 # drop!
  out = np.dot(W3,H2) + b3

  # backward pass: compute gradients... (not shown)
  # perform parameter update... (not shown)

def predict(X):
  # ensembled forward pass
  H1 = np.maximum(0,X) + b1) * p # NOTE: scale the activations
  H2 = np.maximum(0,H1) + b2) * p # NOTE: scale the activations
  out = np.dot(W3,H2) + b3

在训练时使用了Dropout，在预测没有使用Dropout。在使用DropOut时，以概率$p$来激活神经元，那么一层网络的输出会变为原来的$p$倍；在预测是不使用DropOut，为了使得每一层输出值和训练时一致，在每一层计算后也要乘以概率$p$。

因为我们更加关心测试时的性能，在预测时增加计算会减低生产环境性能；一个解决的方法为在训练时，把使用DropOut的层除以概率$p$，这个方法叫做Inverted dropout。

""" Inverted Dropout: Recommended implementation example. We drop and scale at train time and don't do anything at test time. """

p = 0.5 # probability of keeping a unit active. higher = less dropout

def train_step(X):
  # forward pass for example 3-layer neural network
  H1 = np.maximum(0,X) + b1)
  U1 = (np.random.rand(*H1.shape) < p) / p # first dropout mask. Notice /p!
  H1 *= U1 # drop!
  H2 = np.maximum(0,H1) + b2)
  U2 = (np.random.rand(*H2.shape) < p) / p # second dropout mask. Notice /p!
  H2 *= U2 # drop!
  out = np.dot(W3,X) + b1) # no scaling necessary
  H2 = np.maximum(0,H1) + b2)
  out = np.dot(W3,H2) + b3

更多内容可以参考
Dropout paper by Srivastava et al. 2014.
Dropout Training as Adaptive Regularization: “we show that the dropout regularizer is first-order equivalent to an L2 regularizer applied after scaling the features by an estimate of the inverse diagonal Fisher information matrix”

Theme of noise in forward pass

DropOut是在前向传播时引入一些随机行为，在预测时通过数值方法补偿这个随机行为。这样类似的方法还有DropConnect。

Bias regularization

偏置不直接和输入数据相乘，它并不直接影响某一维度的数据，因此常常不用对偏置正则化。实际应用中，数据合理预处理后，对偏置正则化也很少导致算法性能变差；可能是因为权重系数远远多于偏置。

Per-layer regularization.

不同的层使用不同的正则化方法。很少见。

实践

1、全局使用L2正则化，$lambda$大小通过交叉验证获得。
2、使用L2正则化后，常常再结合Dropout，一般可以设置$p=0.5$，也可以通过交叉验证获得。

损失函数

这里来讨论损失函数中的数据损失部分，在监督学习中常常用到，用来衡量预测值和真实值的差异程度。损失函数是输入数据的平均$L=sumfrac{1}{N}_i L_i$，其中$N$是训练集大小。实际常常常常遇到以下几类问题

分类问题

这里假设每个样本都只有一个标签，最常用的两个损失函数为：

$$L_i = sum_{jneq y_i} max(0,f_j - f_{y_i} + 1)$$

$$L_i = -logleft(frac{e^{f_{y_i}}}{ sum_j e^{f_j} }right)$$

第一个是SVM分类中用到的，第二个时Softmax分类器用到的交叉熵loss。

Problem: Large number of classes.

当标签集合特别大时（例如单词字典等），要使用Hierarchical Softmax。其思想为，把标签构建为一棵树，每个标签为树的一条路径，在树的每个结点训练Softmax分类器。树的结构要依具体问题而定。

Attribute classification

如果一个样本的标签不止一个时，例如标签$y_i$是一个二值向量，可能包含标签集合中的某几个标签，且标签不互斥。这时可以为每个标签建立一个二值分类器:

$$L_i = sum_j max(0,1 - y_{ij} f_j)$$

$j$表示lable数量，$y_{ij}$表示第$i$个样本是否包含第$j$个标签，如果包含$y_{ij}$为+1，否则为-1；$f_i$表示预测值，正确预测时其值为正，否则为负。可以计算，当正确预测且分值小于1，或错误预测分值大于-1时，loss就会大于零。

还有一个方法，就是对每个标签训练一个分类器，那么loss函数为

$$L_i = sum_j y_{ij} log(sigma(f_j)) + (1 - y_{ij}) log(1 - sigma(f_j))$$

这里$y_{ij}$$是1（表示包含标签j）或0（不包含标签j）。

回归

对于预测连续值，回归问题的loss函数有L2正则化和L1正则化形式，分别为

$$L_i = Vert f - y_i Vert_2^2$$

$$L_i = Vert f - y_i Vert_1 = sum_j mid f_j - (y_i)_j mid$$

注意

1、与更加稳定的loss（例如Softmax）,L2 loss更加难以优化。L2 loss要求每个输入都要输出正确值；而Softmax的评分并不重要，只有当评分在适当量级时才有意义。
2、L2 Norm的鲁棒性并不好，异常值可能引起很大的梯度。
3、面对回归问题时，优先想想能不能转换为分类问题。
4、如果使用回归，L2是一个不错的选择。但是在dorpout网络结构中，不宜再用L2。

Structured prediction

结构化预测是指标签是任意的形状（树，图等），通常假设结构空间非常大且难以遍历。其思想和结构化SVM类似，在正确分类和分值最高的错误分类间建立一个分类面。

总结

1、数据预处理：零中心化，正则化把特征范围缩放为[-1,1]。
2、初始化权重方法，通过使用高斯分布，标准差为 2/n???√ 。 3、正则化L2,L1,Dropout。 4、BachNorm。 5、Loss函数