【论文解读】关于深度森林的一点理解

2017年年初，南京大学周志华老师上传了一篇名为：Deep Forest：Towards An Alternative to Deep Neural Networks的论文，一石激起千层浪，各大媒体纷纷讨论着，这似乎意味着机器学习的天色要变，实则不然，周志华老师通过微博解释道，此篇论文不过是为机器学习打开了另一扇窗，是另一种思维，而不是真的去替代深度神经网络（DNN）。

下面我就简单概括一下我对这篇论文的理解，如过存在问题希望看客帮楼主提出来，一起解决。

简介

全篇论文重在介绍Deep Forest与Deep NN的比较，对于Deep Forest的结构解释比较简单，如果你是初学者，也许不太能够理解其中的Random Forest等。当然，为了体现出gcForest（Deep Forest的另一种说法，因为它的结构可以理解为：multi-Grained Cascade forest(多粒度级联森林)）的优势，首先还是要说一下他的对比方法，DNN存在哪些不足之处。

DNN的不足之处

1、需要大量的数据集来训练；
2、DNN的模型太复杂，导致它的运行环境更适合公司，个人的使用还是比较局限；
3、DNN有着太多的超参数（hyper-parameters），学习性能太依赖与对它们的调节。

在gcForest中，作者沿用了DNN中的类似于表征学习等特性，摒弃了DNN中复杂的逻辑结构。

gcForest原理

这个结构是生成一个深度树集成方法，使用级联结构让gcForest做表征学习，当输入带有高维度时，通过多粒度扫描，其表征学习能力还能得到进一步的提升，而且这种方法还能让gcForest注意到上下文结构，重要是：级联的数量能自行调节，因此，即使在处理小数据量的时候效果依然是有可能不错的。相对于DNN而言，gcForest的超参数数量是很少的，且设定性能的鲁棒性很高，因此，对于跨域的时候依旧可行，根据gcForest的结构，显然，它天生就适合并行，因此在性能上绝对不会弱于DNN。

gcForest方法

也是延续DNN的对原始特征做逐层处理，其中的级联森林结构如下图所示：

每一级都是决策森林的集合，在原文的实验中使用的是两个完全随机森林和两个随机森林，每个完全随机的树森林包含1000个完全随机树，通过随机选择一个特征在树的每个节点进行分割实现生成，树一直生长，直到每个叶节点只包含相同类的实例或不超过10个实例。类似地，每个随机森林也包含1000棵树，然后选择具有最佳 gini 值的特征作为分割。生成类如下图：

通过这个结构之后，每个森林都会生成一个三维的类向量。那么，是怎么实现自动调整级数的呢？在该结构中，首先会在一级结束后做一个性能测试，然后再继续生成下一级，当扩展一个新的级后，整个级联的性能将在验证集上进行估计，如果没有显着的性能增益，训练过程将终止。因此，gcForest能够通过适当的终止，来决定其模型的复杂度，这就使得相对于DNN，gcForest在即使面对小数据集的情况下一样使用，因为它的结构不依赖于大量的数据生成。

接下来，gcForest该处理数据的特征关系了，也是受到DNN的启发，对序列数据有效，其中顺序是极为关键的，因此，在gcForest中，用多粒度扫描来增强级联森林。如下图所示：

上图分别表示了两种原始输入特征所用的方法，其大致思想都是采用滑动窗口的方法，先生成若干个实例，然后通过实例生成两个森林，一个完全随机森林，一个随机森林，然后再把生成的两个森林生成对应的相同维度的“类向量”，最后把这两大类向量连接在一起，综上，就是通过某段原始特征生成部分深度森林的想法，但应对的一般来说会采用多个不同大小的窗口做扫描，如论文中就采用了三个不同大小的窗口，如图所示：

实验对比

图题所述，这篇论文主要还是在于gcForest对DNN的比较上，首先，论文中指出了在前期准备上，两种结构所存在的差异，如下图：

如图所示，gcForest在很多地方都是确定的，这就使得在建立结构时期，所做的工作是稳定的，接下来，论文中把gcForest和其它几个流行的学习算法在不同领域的实验结果放在论文上：

如上面几幅图，gcForest确实在大多数实验中的效果还是很有竞争力的，最后，论文中为了进一步介绍gcForest，把其中两个重要的特征，级联森林和多粒度扫描做了对比：

运行时间

因为gcForest本身就适用于大规模的并行运算，因此它的时间也是很有竞争力的。

正如论文末尾提到的，这篇论文还只是一个半成品，

1、它提出了一种新的想法，
2、这个方法虽然新，但其实是和DNN做结合的方法，他们最后的目的是找到一种能代替DNN的方法，特别是通过级联森林结构，不仅进行表示特征学习，还能够自动决定模型的复杂度。

文章的最后提到了堆叠方面的研究，一般存在与将一级学习者的输出传递给另一个学习者的过程，原文中使用的是交叉验证程序从下一个级别生成输入，级联程序也与Boosting有关，它能够自动决定级联中学习者的数量，特别是级联增强程序效果尤其明显，在之前，都是使用Bagging作为Boosting的基础学习者，而gcForest将同一级别的合奏用于特征重新表示，目前的问题是对于多样性的把握还不够，因此，研究人员试图增加多样性的启发，如，可以在级联结构中使用不同类型的森林。

总结

这里就引用原文的结论做一下这篇论文的总结，首先，gcForest的优点如下：1、gcForest具有少得多的参数（和DNN相比），并且对参数设置都不太敏感；2、无论是大规模或者是小规模数据，在不同领域中gcForest的表现都是不错的；3、作为一种基于树的方法，gcForest更容易做理论分析。

发展

这个gcForest具体性能如何，我还没有去验证，不过在理解上确实要比DNN简单的多（目前对DNN的了解知之甚少），不过gcForest相对于看似成熟的DNN还有非常非常大的提升空间。

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