吴恩达老师深度学习专项学习笔记

文章目录

（一）神经网络与深度学习
- 一、概论
- 二、神经网络基础
- 三、浅层神经网络
- 四、深层神经网络
（二）改善深层神经网络
- 一、深度学习的实用层面
- 二、优化算法：
- 三、超参数调试
（三）机构化机器学习项目
- 一、ML策略（一）
- 二、ML策略（二）

（一）神经网络与深度学习

一、概论

神经网络：
神经元：◯表示非线性函数
神经网络：像乐高积木一样堆叠神经元
用神经网络进行监督学习（目前神经网络的落地方向比较成熟）
结构化数据（海量数据，广告，赚钱）
非结构化数据（图片、语音）
为什么兴起
数据变多，计算机，算法

二、神经网络基础

符号标记
logistic 回归

回顾之前学习内容：参考线性回归：
h θ ( x ) = g ( θ T x ) s i g m o i d 函数： g ( z ) = 1 1 + e − z h_\theta(x)=g(\theta^Tx)\\sigmoid函数：g(z)=\frac{1}{1+e^{-z}} hθ(x)=g(θTx)sigmoid函数：g(z)=1+e−z1
逻辑回归可以看作很小的神经网路哦
梯度下降法
w : = w − α d w b : = b − α d b w := w - \alpha dw\\b := b - \alpha db w:=w−αdwb:=b−αdb
反向传播：
整体过程（使用两个for循环）
整体过程向量化（利用CPU和GPU的单指令流）
python的broadcasting机制
coding小技巧：reshape（）来检验你的矩阵是否正确，有用而且几乎不费运行时间

但是用不好很容易出现bug，一些编程小技巧：
1. 不要使用秩为1的矩阵（5，），因为这种数据结构既不是行向量也不是列向量，转置是一个行向量，所以np.random.randn(5),np.random.rand(5,1)差别很大
2. 如果不确定一个矩阵的大小，使用
```
assert(a.shape == (5,1))
```
3. ```
np.multiply :数组和矩阵对应位置相乘，输出与相乘数组/矩阵的大小一致
np.dot():对于秩为1的数组，执行对应位置相乘，然后再相加；
对于秩不为1的二维数组，执行矩阵乘法运算；超过二维的可以参考numpy库介绍。
星号（*）乘法运算:对数组执行对应位置相乘
对矩阵执行矩阵乘法运算
```

三、浅层神经网络

网络结构图概览：
神经网络各个参数的表示：
激活函数的选择（自己尝试一下哎，怎么测试好坏呢，交叉验证集？？？）
1. sigmoid函数
  σ ( z ) = 1 1 + e ( − z ) 导数： σ ( z ) ( 1 − σ ( z ) ) \sigma(z) = \frac{1}{1 + e^{(-z)}}\\导数：\sigma(z)(1 - \sigma(z)) σ(z)=1+e(−z)1导数：σ(z)(1−σ(z))
2. tanh函数==（是sigmoid的平移，但几乎在任何场合都比它优越，但在在二元分类输出层还是使用sigmoid，使其结果在0到1）==
  t a n h ( z ) = e z − e − z e z + e − z （在 − 1 和 1 之间取值）导数： 1 − ( t a n h ( z ) ) 2 tanh(z) = \frac{e^z - e^{-z}}{e^z + e^{-z}} （在-1和1之间取值）\\导数：1-(tanh(z))^2 tanh(z)=ez+e−zez−e−z（在−1和1之间取值）导数：1−(tanh(z))2
3. relu函数–线性修正单元（解决1 2 的z很大时斜率接近于零问题，它的斜率为0到1）
  r e l u ( z ) = m a x { 0 , z } relu(z) = max\{0,z\} relu(z)=max{0,z}
4. leaky relu，很少用（z为负的时候斜率很小但不为0）
为什么要使用激活函数？（引入非线性）
反向传播算法
随机初始化
不能将参数全部初始化为0，原因如下：
同一层的节点将会有相同的值，即隐藏层单元有同样的函数
```
w = np.random.randn(2,2) * 0.01  \\是初始化值过大会使sigmoid函数接近零斜率小，变化慢
b = np.zeros(2,1)
```

四、深层神经网络

符号标记：
核对矩阵维度：（自己在纸上写一写）
为什么深度模型更好用
神经网络模块化：
参数和超参数：（保留交叉验证不断尝试）
参数：W，b

超参数：学习率，迭代次数，隐藏层数，隐藏单元，激活函数的选择
后面要学的超参数：动量，批处理数，正则化参数

（二）改善深层神经网络

一、深度学习的实用层面

训练，测试，验证集（平时训练，模拟考试，考试）

小数据集：6：2：2

大数据集：100000个样本 98：1：1

测试集和验证集最好有相同的分布
偏差和方差
机器学习基础

偏差和方差的平衡目前数据量足够网络足够深时可以做到都小
正则化：

一般使用L2正则化（权重衰减矩阵）

为什么使用正则化？

w≈0，奥卡姆剃刀原理，消除一些隐藏单元的影响使网络不至于很复杂

dropout是另一种正则化方法（反向随机失活）

一个参数：keep-prob保留节点的概率
- 这样做可以使节点不依赖于任何一个特征，因为这个特征可能会被dropout掉
- 每一层参数不同可以设置不同的keep-prob值，参数多的值设置更小的值
- 超参数少，通常应用于计算机视觉中
- 画损失函数是否梯度下降时关闭Dropout，确保其单调递减后再打开dropout函数
其他的正则化方法：
- 数据增强：翻转，剪裁已有图片来扩增数据集
- 早停法：缺点：不能同时减小方差和减小偏差，而L2正则化会有超参数需要调试
输入归一化，减少迭代时间，加速并使数值稳定，主要应用于两特征输入数值相差较大0.1-1，1-10000用就完了不会有伤害
- 最大最小归一化
- 正态分布归一化（一般采用）
- l2归一化（稀疏矩阵）
梯度消失，梯度爆炸

解决方法权重初始化（不能完全解决）
梯度检验：
- 梯度的数值逼近
- 梯度检验（检查是否反向传播有问题，可以节约很多时间）
- 注意事项：
  1. 只在测试的时候使用梯度检验，在训练时不用，会减慢训练速度
  2. 如果发现有问题，怎么找到问题？追踪到相差比较大的层
  3. 注意正则化项
  4. 不能和梯度下降一同使用

二、优化算法：

作用：帮你快速训练模型

mini-batch 梯度下降法（又一超参数）
指数加权平均

计算指数加权平均只占单行数字的存储和内存，效率很高

偏差修正：

只在早期有修正效果
动量梯度下降法（一般快于标准梯度下降法）

更加平缓： β \beta β的值一般设置为0.9
RMSprop（root mean square prop）允许我们使用一个较大的学习率
Adam==（RMSporp和Momentum的结合）推荐使用==

一般设置参数如下：
α 调试 β 1 = 0.9 β 2 = 0.999 ε = 1 0 − 8 \alpha 调试\\ \beta1= 0.9\\ \beta2= 0.999\\ \varepsilon = 10^{-8} α调试β1=0.9β2=0.999ε=10−8
学习率衰减
- 方法一： α = α 0 1 + d e c a y r a t e ∗ e p o c h n u m \alpha = \frac{\alpha0}{1 + decayrate * epochnum} α=1+decayrate∗epochnumα0
- 方法二： α = 0.9 5 e p o c h n u m ∗ α 0 \alpha = 0.95^{epochnum}*\alpha0 α=0.95epochnum∗α0
- 方法三：离散衰减
- 方法四：手动衰减
局部最优问题（优化算法面临的问题）

三、超参数调试

超参数的重要性排序：红色最重要，接着黄色，接着紫色Adma参数不用调

随机均匀选择点
为超参数选择合适的范围
- 区间两端点在同一量级则均匀随机选择
- 区间两端点在不同量级，则取对数
超参数搜索过程
- 资源少硬件差：在一个模型上尝试
- 硬件强：多个模型参数并行
Batch 归一化

对于逻辑回归：数据归一化为正态分布

对于深度神经网络：对神经网络的隐藏层也要优化

对于输入单元你想让平均值为0方差为1，对于隐藏层单元可以通过设置参数 γ , β \gamma,\beta γ,β得到合适的分布
- 为什么batch norm有用？
  1. 加快网络训练
  2. 减少了输入值改变的问题，使这些值变得更稳定，后层网络更独立于前层参数
  3. 类似于Dropout，有稍微轻微的正则化作用
softmax回归（完成多分类）

特殊之处：输入一组数，输出一组数，其他激活函数都是输入一个数，输出一个数

怎么训练带有softmax的模型
深度学习框架：（只需将正向传播写出，会自动求出反向传播）
tensorflow（会画出计算图）

（三）机构化机器学习项目

一、ML策略（一）

可以调节的参数太多，怎么提高效率

正交化：每调节一个参数，只对一个方面造成影响，不然调节很困难
单数字评估指标：

机器学习，你有一个idea，然后实现它，最后进行评估，评估时要使用一个指标衡量哪个模型好，而不是多个指标
- 怎么设计这个单评估指标呢？
  
  满足和优化指标：共N个指标，对一个指标进行优化，对于另外N-1个指标只要满足不等式条件（即设置一个门槛）就不考虑它的具体大小。
训练、开发、测试集的划分：

测试集和验证集要有相同的分布

大小比例：

对于test set 的大小，我们有时候不需要对系统有置信度很高的评价，甚至不单独分出测试集也是可以的
改变指标：

对原来的指标评估的模型不满意要重新设计指标
可避免方差：（人类标记误差约等于贝叶斯方差），看出是高bias还是高variance，从而调节参数。
理解人的表现

越接近人类水平越难
超过人类的表现：

在超过人的表现时，进展越来越慢

目前，超过人类的方面主要是有结构化数据，计算机视觉等非结构化数据的领域表现有待提高（即自然感知任务）

二、ML策略（二）

误差分析（虽然费时间，但很有必要。要迅速分析哪个方向是有希望的，不要玄学调参）

如果你模型的准确率不高，查看100张你分错的图片分析问题
清楚标记错误的数据

如果数据集很大则基本不需要修正标签，还是进行错误分析，看是否值得
- 如果值得怎么修改呢？
快速搭建你的机器学习系统，然后不断迭代，不断改进
在不同的划分上训练并测试：
不匹配数据划分的偏差（训练，验证，测试集来自不同的分布）
如果训练集和测试集来自不同的分布，而你训练好的模型在测试集上偏差不大，而在验证集上有较大偏差，则不能放心的说high variance。因为此时有两个变量：
- 只见过测试集没见过开发集
- 而开发数据集还来自不同的分布
解决数据不匹配问题
- 人工分析理解测试，验证，训练集的不同
- 训练更多相似于验证集和测试集的数据，那数据怎么来呢，可以人工合成数据（加入一些噪音）
  
  合成时注意过拟合问题，因为人类看起来很逼真，但实际不行
迁移学习（深度学习强大的地方可以将一个地方学到的知识应用于另外的地方，但你别期望效果有多好）

应用于：原问题有很多数据，而迁移目标问题的数据量不多

做法：重新训练神经网络的最后一层参数，甚至可以加几层用于训练。

好处：训练更快，数据量需求小

预训练和微调的概念：

例子：图像识别应用于医疗放射科任务
多任务许学习
（并行，试图让单个神经网络同时做几件事，每个任务都能帮助到其他任务,只要你的神经网络足够强大，就不会降低性能）

例如：无人驾驶，同时要看，有没有行人，有没有车，有没有红绿灯，有没有交通标志，与softmax不同，不是只给图像一个标签，它要在一张图片上同时识别人、车、红绿灯、交通标志。

应用：目标检测
端到端的深度学习(end-to-end deep learning)：让数据说话，减少手工组件

最大挑战：需要大量数据

例子：门禁的人脸识别系统：

先检测到人脸，放大剪裁人脸图像放到神经网络（没有足够数据时的做法）
- 你设计的可能不好，让算法自己找到更好的表示方法

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一、概论

二、神经网络基础

三、浅层神经网络

四、深层神经网络

（二）改善深层神经网络

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二、ML策略（二）

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