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Multilayer Perceptrons (MLP)

本章将介绍MLP，过拟合、欠拟合和模型选择，权重衰减和暂退法等正则化技术。

介绍​

线性意味着单调，任何特征的增大都会导致模型输出的增大或减小，而现实世界的数据中，有很多数据之间的关系并不是线性的，如图片中某个像素对分类的影响、某个值对结果的影响更大。

多层感知机（Multilayer Perceptrons）在输出层和输入层之间增加一个或多个全连接隐藏层，并通过激活函数转换隐藏层的输出。提高了对非线性函数泛化能力。

  • 激活函数：使 MLP 有能力表示非线性函数
  • 隐藏层：在 MLP 中为全连接层（Fully Connected, FC)
  • Tips: 下图中实际只有两层全连接层：输入层不涉及任何计算，输出只与隐藏层和输出层有关，所以下图 MLP 有 2 层全连接层。

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激活函数​

激活函数（activation function）通过计算加权和并加上偏置来确定神经元是否应该被激活， 它们将输入信号转换为输出的可微运算。大多数激活函数都是非线性的。

1) ReLU 函数​

修正线性单元（Rectified linear unit，ReLU）是非线性变换，仅保留正数并丢弃所有负数。

  • 实现简单
  • 使用最多
  • 效果好。求导效果好，要么让参数消失，要么让参数通过。减轻了以往神经网络的梯度消失问题。

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通过以下代码展示 ReLU 的曲线图

x = torch.arange(-8.0, 8.0, 0.1, requires_grad=True)
y = torch.relu(x)
d2l.plot(x.detach(), y.detach(), 'x', 'relu(x)', figsize=(5, 2.5))

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当输入为负时，ReLU函数的导数为0，而当输入为正时，ReLU函数的导数为1。当输入为 0 时，ReLU函数不可导，默认使用左边的 0。

  • 所以后向传播梯度下降只会更新positive的输入，negative的输入则保持不变
y.backward(torch.ones_like(x), retain_graph=True)
d2l.plot(x.detach(), x.grad, 'x', 'grad of relu', figsize=(5, 2.5))

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2) Sigmod 函数​

sigmoid 函数通常称为挤压函数（squashing function）， 将范围（-inf, inf）中的任意输入压缩到区间（0, 1）中的某个值。

  • 是一种阈值单元近似。在输入低于阈值时取值0，超过阈值时取值1。
  • 可以视为一种softmax的特例，仍被运用于将输出视作二分类概率的问题中。
  • 在隐藏层中被更简单、更容易训练的ReLU所取代。

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曲线图如下

y = torch.sigmoid(x)
d2l.plot(x.detach(), y.detach(), 'x', 'sigmoid(x)', figsize=(5, 2.5))

image-20240923143912623

求导公式为

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导数图像如下，当输入为0时，sigmoid 函数的导数达到最大值0.25； 输入越远离0点时，导数越接近0。

# 清除以前的梯度
x.grad.data.zero_()
y.backward(torch.ones_like(x),retain_graph=True)
d2l.plot(x.detach(), x.grad, 'x', 'grad of sigmoid', figsize=(5, 2.5))

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3) Tanh 函数​

tanh(双曲正切)函数也能将其输入压缩转换到区间(-1, 1)上。

  • 在0附近时，tanh函数接近线性变换。
  • 形状类似于sigmoid函数， 不过 tanh 函数关于坐标系原点中心对称。

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其曲线图如下所示

y = torch.tanh(x)
d2l.plot(x.detach(), y.detach(), 'x', 'tanh(x)', figsize=(5, 2.5))

image-20240923144945681

其导数如下

image-20240923145012600

# 清除以前的梯度
x.grad.data.zero_()
y.backward(torch.ones_like(x),retain_graph=True)
d2l.plot(x.detach(), x.grad, 'x', 'grad of tanh', figsize=(5, 2.5))

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问题​

两层MLP的实例​

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为什么 MLP 需要激活函数？​

如果只是添加全连接层，仿射函数的仿射函数本身就是仿射函数，这与Softmax没有本质区别。

  • 公式中 H 表示隐藏层的输出， 称为隐藏表示（hidden representations）

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展开可得

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为了发挥多层架构的潜力， 我们还需要激活函数，在仿射变换之后对每个隐藏单元应用非线性的激活函数（activation function）σ。 激活函数的输出被称活性值（activations）。

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MLP与Softmax的区别是什么？​

引入了激活函数

为什么使用ReLU？sigmod与tanh的局限是什么？​

  • ReLU效果好。求导效果好，要么让参数消失，要么让参数通过。减轻了以往神经网络的梯度消失问题。
  • sigmod与tanh在求导时会存在梯度消失（gradient vanishment）的问题，梯度过小导致weights无法被有效更新。

随机梯度下降SGD的过程是什么​

前向传播 forward pass

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反向传播 Backpropagation

  • 从output开始计算loss，往前计算梯度
  • 后向传播也会apply到ReLU激活层
  • 注意对于Y=WX时，计算L对于W的求导以及L对X的求导中，L的位置处于被求导的那一侧。

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过拟合和欠拟合是什么？如何发生的？​

  1. 训练误差远小于验证误差：overfitting
  2. 训练误差与验证误差之间的泛化误差很小：underfitting

什么会影响模型的泛化？​

  1. 可调整参数的数量
  2. 超参数的值
  3. 训练样本的数量

如何避免过拟合和欠拟合？使用验证集​

  • 使用验证数据集：用于选择模型超参数，用于计算泛化误差

    1. 不能和训练数据混在一起

    2. K则交叉验证，k也是一个超参数，在0~10 之间

  • 测试数据集不在训练中使用

  • 采用Dropout避免对训练数据的过拟合

Dropout是什么？用来做什么？​

Dropout 最早由 Geoffrey Hinton 在 2012 年提出。

是一种正则化（Regularization）技术。在训练中随机丢弃（忽略）部分神经元（在层之间加入噪音）。

  • 防止对训练数据的过拟合（Overfitting）。
  • 增加鲁棒性
  • 减少神经元之间的共适应性（Co-adaption）

无偏差地加入噪音，加完之后期望不变。E[Xi] = p*0 + (1-p)*(Xi/1-p)

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Dropout在训练、测试（推理）中是怎么实现的？​

import torch
import torch.nn as nn

class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(128, 64)
        self.dropout = nn.Dropout(p=0.5)  # 50% 的神经元被 Dropout
        self.fc2 = nn.Linear(64, 10)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.dropout(x)  # 训练时启用 Dropout
        x = self.fc2(x)
        return x

model = Model()

PyTorch中训练时model.train()，测试时model.eval()，PyTorch 会自动调整 Dropout 的行为。

  • 训练时自动启用，在隐藏层与全连接层之间上加 Dropout
  • 测试（推理）时自动关闭。

Dropout里有什么超参数？​

  • 丢弃概率是一个训练的超参数

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什么时候使用Dropout？​

  • 深度神经网络中，可以减少过拟合，提高泛化能力
  • 数据量小的情况下，可以减少过拟合
  • Dropout 通常用于全连接层，CNN 里用 SpatialDropout 更合适。

什么时候不使用Dropout？​

  • Batch Normalization（BN）使用时。BN 本身有正则化效果，与 Dropout 一起使用可能会影响收敛。
  • 模型已经很小，Dropout 可能导致信息丢失过多，影响性能。
  • 卷积层（CNN）用SpatialDropout 更合适。

TODO​

  1. k(ay1+ay2)是怎么梯度下降到a的？
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