datawhale x 李宏毅苹果书ai夏令营 task2学习笔记-爱代码爱编程

自适应学习率

        在模型训练的过程中，随着参数更新，loss变得越来越小，最终不再下降。是走到了驻点吗？

        可能发生的情况：梯度在来回震荡

         原因：Learning Rate太大，没法缓慢滑到“山谷”深处。 

        解决方案：

                直接降低Learning Rate？具体降低多少难以界定。

                需要有自适应的Learning Rate

        还存在什么问题？得到的Learning Rate是固定值，希望可以做动态调整。

        RMSProp

               

                通过参数动态调整Learning Rating

        Adam: RMSProp + Momentum

                使用动量作为参数更新方向，并且能够自适应调整学习率。

学习率调度

        σi^t 是把过去所有的梯度拿来作平均。在 AB段梯度很大，但在 BC 段，纵轴的方向梯度很小，因此纵轴方向累积了很小的 σit，累积到一定程度以后，步伐就变很大，但有办法修正回来。因为步伐很大，其会走到梯度比较大的地方。走到梯度比较大的地方后，σit 会慢慢变大，更新的步伐大小会慢慢变小，从而回到原来的路线。为了应对此种情况，需要学习率调度。

        学习率调度中最常见的策略是学习率衰减。随着参数的不断更新，让 η 越来越小

分类

        输出与期望的类别越接近越好。输出是数值时，用数值直接划分类别可行吗?

        假设三个类本身没有特定的关系，类 1 是 1，类 2 是 2 类 3 是 3

        实际上，在做分类的问题的时候，比较常见的做法是用独热向量表示类。

        把a1、a2和a3乘上三个不同的权重，加上偏置，得到yˆ1；再把a1、a2和a3乘上另外三个权重，再加上另外一个偏置得到yˆ2；把a1、a2和a3再乘上另外一组权重，再加上另外一个偏置得到yˆ3。输入一个特征向量，产生yˆ1、yˆ2、yˆ3，希望yˆ1、yˆ2、yˆ3跟目标越接近越好。

带有 softmax 的分类

        按照上述的设定，分类实际过程是：输入x，乘上W，加上b，通过激活函数σ，乘上W′，再加上b′得到向量yˆ。但实际做分类的时候，往往会把yˆ通过softmax函数得到y′，才去计算y′跟yˆ之间的距离。y是独热向量，所以其里面的值只有0跟1，但是yˆ里面有任何值。既然目标只有0跟1，但yˆ有任何值，可以先把它归一化到0到1之间，这样才能跟标签的计算相似度。

        先把所有的 y 取一个指数（负数取指数后也会变成正的），再对其做归一化（除掉所有 y 的指数值的和）得到 y′。

分类损失

        计算y′跟y之间的距离，可以是均方误差，即把y里面每一个元素拿出来，计算它们的平方和当作误差。

        

        交叉熵更常用，当yˆ跟y′相同时，可以最小化交叉熵的值，此时均方误差也是最小的。最小化交叉熵其实就是最大化似然。

        

        做分类时，选均方误差的时候，如果没有好的优化器，有非常大的可能性会训练不起来。改变损失函数可以改变优化的难度。

实践操作部分

训练中

模型网络架构

可视化分布