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  • 深度学习兴起与流行原因.

    千次阅读 2020-12-24 11:26:56
    文章目录为什么深度学习兴起?1.数据量的增长2. 算法创新3 运算性能提升 为什么深度学习兴起? 1.数据量的增长 我们画一个图,在水平轴上绘制出所有任务的数据量;而在垂直轴上,画出机器学习算法的性能。比如说...

    在我们学习深度学习的时候,最基本也是最好奇的问题就是:
      深度学习和神经网络之前的基础技术理念已经存在大概几十年了,为什么它们现在才突然流行起来呢?

    为什么深度学习会兴起?

    1.数据量的增长

    我们画一个图,在水平轴上绘制出所有任务的数据量;而在垂直轴上,画出机器学习算法的性能。比如说准确率体现在垃圾邮件过滤或者广告点击预测,或者是神经网络在自动驾驶汽车时判断位置的准确性。
    在这里插入图片描述
    为了使这个图更加从技术上讲更精确一点,我在𝑥轴下面已经写明的数据量,这儿加上一个标签(label)量,通过添加这个标签量,也就是指在训练样本时,我们同时输入𝑥和标签𝑦,接下来引入一点符号,使用小写的字母𝑚表示训练集的规模,或者说训练样本的数量,这个小写字母𝑚就横轴结合其他一些细节到这个图像中。

    根据图像可以发现,如果你把一个传统机器学习算法的性能画出来,作为数据量的一个函数,你可能得到一个弯曲的线,就像图中这样,它的性能一开始在增加更多数据时会上升,但是一段变化后它的性能就会像一个高原一样。假设你的水平轴拉的很长很长,它们不知道如何处理规模巨大的数据.

    如果你训练一个小型的神经网络,那么这个性能可能会像图中黄色曲线表示那样;如果你训练一个稍微大一点的神经网络,比如说一个中等规模的神经网络(图中蓝色曲线),它在某些数据上面的性能也会更好一些;如果你训练一个非常大的神经网络,它就会变成下图绿色曲线那样,并且保持变得越来越好。

    如果你没有大量的训练集,在小的训练集中,各种算法的优先级事实上并不是很明确,特征工程能力,将决定最终的模型变现。

    因此你知道在这个图形区域的左边,各种算法之间的优先级并不是定义的很明确,最终的性能更多的是取决于你在工程选择特征方面的能力以及算法处理方面的一些细节。假设有些人训练出了一个 SVM(支持向量机)表现的更接近正确特征,然而有些人训练的规模大一些,可能在这个小的训练集中 SVM 算法可以做的更好。

    只有在某些大数据规模非常庞大的训练集,也就是在右边这个𝑚会非常的大时,我们能更加持续地看到更大的由神经网络控制的其它方法,在这种数据量规模上,负责的神经网络模型的预测表现才能明显优于传统模型。

    因此可以注意到两点:如果想要获得较高的性能体现,那么有两个条件要完成:第一个是你需要训练一个规模足够大的神经网络,另外需要很多的数据。

    因此我们经常说规模一直在推动深度学习的进步,这里的规模指的是神经网络的规模,同时也有数据的规模。

    事实上如今最可靠的在神经网络上获得更好的表现的方法,往往就是要么训练一个更大的神经网络,要么投入更多的数据。

    多亏数字化社会的来临,现在的数据量都非常巨大,仅仅在过去的 20 年里对于很多应用,我们便收集到了大量的数据,远超过机器学习算法能够高效发挥它们优势的规模。我们花了很多时间活动在这些数字的领域,比如在电脑网站上、在手机软件上以及其它数字化的服务,它们都能创建数据,同时便宜的相机被配置到移动电话,还有加速仪及各类各样的传感器,同时在物联网领域我们也收集到了越来越多的数据。

    2. 算法创新

    许多算法方面的创新,一直是在尝试着使得神经网络训练的更快。

    作为一个具体的例子,神经网络方面的一个巨大突破是从 sigmoid 函数转换到一个 ReLU函数。

    我们知道的一个使用 sigmoid 函数的问题是,在距离0值较远的位置 sigmoid 函数的梯度会接近零,所以学习的速度会变得非常缓慢,因为当你实现梯度下降时,在梯度接近零的时候,参数会更新的很慢,所以学习的速率也会变的很慢。而通过改变激活函数,神经网络换用一个叫做 ReLU (修正线性单元)的函数,仅仅通过将 Sigmod 函数转换成 ReLU 函数,便能够使得梯度下降(gradient descent)的算法运行的更快,这就是一个比较简单的算法创新的例子。

    根本上讲,算法创新所带来的影响,实际上是对计算带来的优化。我们通过改变算法,使得代码运行的更快,这也使得我们能够训练规模更大的神经网络,或者是多端口的网络。

    3 运算性能提升

    渐渐地,尤其是在最近这几年,得益于在 CPU 还是 GPU 方面取得了巨大的进步,见证了算法方面的极大创新。

    我们训练神经网络的过程,很多时候是凭借直觉的。往往对神经网络架构有了一个想法,于是尝试写代码实现这个想法,然后运行来检验神经网络效果有多好,通过参考这个结果再返回去修改神经网络里面的一些细节。然后我们不断的重复上面的操作,这需要很长的时间。

    快速计算可以大大缩短这个过程,让我们实现更多的尝试和创新。

    得益于快速计算,我们能够更快得到实验结果。当我们训练模型的时候,我们可以利用生产效率去构建更多更高效的神经网络。当你能够有一个建模需求,在相同的时间内,你能够尝试更多的想法,那极有可能使得你的神经网络在你的应用方面工作的更好、更快的计算,在提高速度方面真的有帮助,那样你就能更快地得到你的实验结果。

    得益于快速计算,深度学习研究社群变的繁荣。快速计算也同时帮助了神经网络的实验人员和有关项目的研究人员在深度学习的工作中迭代的更快,所有这些都使得整个深度学习的研究社群变的如此繁荣,包括令人难以置信地发明新的算法和取得不间断的进步,这些力量使得深度学习不断壮大。这些力量目前也正常不断的奏效,使得深度学习越来越好。

    研究表明我们的社会仍然在获取越来越多的数字化数据,或者用一些特殊的硬件来进行计算,比如说 GPU,以及更快的网络连接各种硬件。我们可以做更大规模的神经网络,而计算的能力也会得到进一步改善,还有习研究社区连续不断的在算法前沿产生非凡的创新。我们相信在接下来的这些年,神经网络会变的越来越好。

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  • 主要介绍吴恩达《深度学习》课程中《神经网络和深度学习》第一周:深度学习概论中的“为什么深度学习兴起?”一节里的内容。

    主要介绍吴恩达《深度学习》课程中《神经网络和深度学习》第一周:深度学习概论中的“为什么深度学习会兴起?”一节里的内容。

    为什么深度学习会兴起?

    深度学习和神经网络背后的基本技术理念已经有好几十年了,为什么现在才突然流行起来呢?

    下面这张图很好的介绍了深度学习和神经网络的效果
    这里写图片描述
    横轴代表完成任务的数据数量,纵轴代表机器学习算法的性能,比如垃圾邮件过滤的准确率,广告点击预测的准确率,用于无人驾驶中判断其他车辆位置的神经网络准确率。把传统机器学习算法的表现,比如支持向量机或 logistic 回归作为数据量的一个函数,那可能得到最下面那个曲线,它的性能一开始增加数据时会上升,但一段时间之后,它的性能进入平台期(but after a while the performance you know pretty much plateaus right), 假设横轴很长很长,那是因为这些模型无法处理海量数据。过去20年,在我们的社会中,我们遇到很多问题,早期只有相对较少的数据量,比如横轴第一个箭头的位置,进入数字化社会后,现在收集海量数据很容易就到横轴的第二个或第三个箭头的位置。过去20年,很多应用中,我们收集到了大量的数据,远超过传统学习算法能发挥作用的规模。

    神经网络模型的话,如果你训练一个小型的神经网络,那么性能很可能会像倒数第二个黄色曲线那样,训练一个稍微大一点的神经网络,一个中等规模的神经网络性能表现也会更好一些,训练一个非常大的神经网络,性能就会是第一条绿色曲线那样,还会越来越好。需要注意两点,一点是如果想达到这么高的性能水平,有两个条件,第一个是需要训练一个规模足够大的神经网络以发挥数据规模量巨大的优点,另外要到 x 轴的这个位置需要很多的数据,因此我们经常说,规模一直在推动深度学习的进步,说到“规模”,指的不仅是神经网络的规模,我们需要一个有许多隐藏单元的神经网络,有许多的参数,许多的连接,而且还有数据“规模”。

    事实上,要在神经网络上获得更好的表现,在今天最可靠的手段,往往就是,要么训练一个更大的神经网络,要么投入更多的数据,这只能在一定程度上起作用,因为最终你耗尽了数据或者最终你的网络规模太大,需要的训练时间太长,但提升规模已经让我们在深度学习的世界中获得了大量的进展。

    从技术上说,这些数据都是代标签的数据量,带标签的数据,在训练样本时有输入 x 和标签 y。

    影响深度学习的三个方面

    在深度学习崛起的初期,是数据(Data)和计算能力(Computation)规模的进展,但最近几年,我们也见证了算法(Algorithms)方面的极大创新,许多算法方面的创新,都为了让神经网络运行得更快。举一个例子,神经网络方面一个巨大突破是从 sigmoid 函数转换到 ReLU 函数,使用 sigmoid 函数时,机器学习问题是在两端的斜率几乎为 0,所以学习会变得非常缓慢,而通过改变激活函数,神经网络用 ReLU 函数,能使得“梯度下降法”运行得更快。

    本文为“吴恩达《深度学习》笔记”系列文章之一,
    更多文章:吴恩达《深度学习》笔记:http://blog.csdn.net/u012318074/article/category/7142959

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  • 为什么深度学习兴起 课程PPT

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    1.3 用神经网络进行监督学习回到目录1.5 关于这门课

    为什么深度学习会兴起

    本节视频主要讲了推动深度学习变得如此热门的主要因素。包括数据规模、计算量及算法的创新。

    深度学习和神经网络之前的基础技术理念已经存在大概几十年了,为什么它们现在才突然流行起来呢?本节课程主要讲述一些使得深度学习变得如此热门的主要驱动因素,这将会帮助你在你的组织机构内发现最好的时机来应用这些东西。

    在过去的几年里,很多人都问我为什么深度学习能够如此有效。当我回答这个问题时,我通常给他们画个图,在水平轴上画一个形状,在此绘制出所有任务的数据量,而在垂直轴上,画出机器学习算法的性能。比如说准确率体现在垃圾邮件过滤或者广告点击预测,或者是神经网络在自动驾驶汽车时判断位置的准确性,根据图像可以发现,如果你把一个传统机器学习算法的性能画出来,作为数据量的一个函数,你可能得到一个弯曲的线,就像图中这样,它的性能一开始在增加更多数据时会上升,但是一段变化后它的性能就会像一个高原一样。假设你的水平轴拉的很长很长,它们不知道如何处理规模巨大的数据,而过去十年的社会里,我们遇到的很多问题只有相对较少的数据量。
    在这里插入图片描述
    多亏数字化社会的来临,现在的数据量都非常巨大,我们花了很多时间活动在这些数字的领域,比如在电脑网站上、在手机软件上以及其它数字化的服务,它们都能创建数据,同时便宜的相机被配置到移动电话,还有加速仪及各类各样的传感器,同时在物联网领域我们也收集到了越来越多的数据。仅仅在过去的20年里对于很多应用,我们便收集到了大量的数据,远超过机器学习算法能够高效发挥它们优势的规模。

    神经网络展现出的是,如果你训练一个小型的神经网络,那么这个性能可能会像下图黄色曲线表示那样;如果你训练一个稍微大一点的神经网络,比如说一个中等规模的神经网络(下图蓝色曲线),它在某些数据上面的性能也会更好一些;如果你训练一个非常大的神经网络,它就会变成下图绿色曲线那样,并且保持变得越来越好。因此可以注意到两点:如果你想要获得较高的性能体现,那么你有两个条件要完成,第一个是你需要训练一个规模足够大的神经网络,以发挥数据规模量巨大的优点,另外你需要能画到 x x x 轴的这个位置,所以你需要很多的数据。因此我们经常说规模一直在推动深度学习的进步,这里的规模指的也同时是神经网络的规模,我们需要一个带有许多隐藏单元的神经网络,也有许多的参数及关联性,就如同需要大规模的数据一样。事实上如今最可靠的方法来在神经网络上获得更好的性能,往往就是要么训练一个更大的神经网络,要么投入更多的数据,这只能在一定程度上起作用,因为最终你耗尽了数据,或者最终你的网络是如此大规模导致将要用太久的时间去训练,但是仅仅提升规模的的确确地让我们在深度学习的世界中摸索了很多时间。为了使这个图更加从技术上讲更精确一点,我在 x x x 轴下面已经写明的数据量,这儿加上一个标签(label)量,通过添加这个标签量,也就是指在训练样本时,我们同时输入 x x x 和标签 y y y ,接下来引入一点符号,使用小写的字母 m m m 表示训练集的规模,或者说训练样本的数量,这个小写字母 m m m 就横轴结合其他一些细节到这个图像中。
    在这里插入图片描述
    在这个小的训练集中,各种算法的优先级事实上定义的也不是很明确,所以如果你没有大量的训练集,那效果会取决于你的特征工程能力,那将决定最终的性能。假设有些人训练出了一个SVM(支持向量机)表现的更接近正确特征,然而有些人训练的规模大一些,可能在这个小的训练集中SVM算法可以做的更好。因此你知道在这个图形区域的左边,各种算法之间的优先级并不是定义的很明确,最终的性能更多的是取决于你在用工程选择特征方面的能力以及算法处理方面的一些细节,只是在某些大数据规模非常庞大的训练集,也就是在右边这个 m m m 会非常的大时,我们能更加持续地看到更大的由神经网络控制的其它方法,因此如果你的任何某个朋友问你为什么神经网络这么流行,我会鼓励你也替他们画这样一个图形。

    所以可以这么说,在深度学习萌芽的初期,数据的规模以及计算量,局限在我们对于训练一个特别大的神经网络的能力,无论是在CPU还是GPU上面,那都使得我们取得了巨大的进步。但是渐渐地,尤其是在最近这几年,我们也见证了算法方面的极大创新。许多算法方面的创新,一直是在尝试着使得神经网络运行的更快。

    作为一个具体的例子,神经网络方面的一个巨大突破是从sigmoid函数转换到一个ReLU函数,这个函数我们在之前的课程里提到过。
    在这里插入图片描述
    如果你无法理解刚才我说的某个细节,也不需要担心,可以知道的一个使用sigmoid函数和机器学习问题是,在这个区域,也就是这个sigmoid函数的梯度会接近零,所以学习的速度会变得非常缓慢,因为当你实现梯度下降以及梯度接近零的时候,参数会更新的很慢,所以学习的速率也会变的很慢,而通过改变这个被叫做激活函数的东西,神经网络换用这一个函数,叫做ReLU的函数(修正线性单元),ReLU它的梯度对于所有输入的负值都是零,因此梯度更加不会趋向逐渐减少到零。而这里的梯度,这条线的斜率在这左边是零,仅仅通过将Sigmod函数转换成ReLU函数,便能够使得一个叫做梯度下降(gradient descent)的算法运行的更快,这就是一个或许相对比较简单的算法创新的例子。但是根本上算法创新所带来的影响,实际上是对计算带来的优化,所以有很多像这样的例子,我们通过改变算法,使得代码运行的更快,这也使得我们能够训练规模更大的神经网络,或者是多端口的网络。即使我们从所有的数据中拥有了大规模的神经网络,快速计算显得更加重要的另一个原因是,训练你的神经网络的过程,很多时候是凭借直觉的,往往你对神经网络架构有了一个想法,于是你尝试写代码实现你的想法,然后让你运行一个试验环境来告诉你,你的神经网络效果有多好,通过参考这个结果再返回去修改你的神经网络里面的一些细节,然后你不断的重复上面的操作,当你的神经网络需要很长时间去训练,需要很长时间重复这一循环,在这里就有很大的区别,根据你的生产效率去构建更高效的神经网络。当你能够有一个想法,试一试,看效果如何。在10分钟内,或者也许要花上一整天,如果你训练你的神经网络用了一个月的时间,有时候发生这样的事情,也是值得的,因为你很快得到了一个结果。在10分钟内或者一天内,你应该尝试更多的想法,那极有可能使得你的神经网络在你的应用方面工作的更好、更快的计算,在提高速度方面真的有帮助,那样你就能更快地得到你的实验结果。这也同时帮助了神经网络的实验人员和有关项目的研究人员在深度学习的工作中迭代的更快,也能够更快的改进你的想法,所有这些都使得整个深度学习的研究社群变的如此繁荣,包括令人难以置信地发明新的算法和取得不间断的进步,这些都是开拓者在做的事情,这些力量使得深度学习不断壮大。
    在这里插入图片描述
    好消息是这些力量目前也正常不断的奏效,使得深度学习越来越好。研究表明我们的社会仍然正在抛出越来越多的数字化数据,或者用一些特殊的硬件来进行计算,比如说GPU,以及更快的网络连接各种硬件。我非常有信心,我们可以做一个超级大规模的神经网络,而计算的能力也会进一步的得到改善,还有算法相对的学习研究社区连续不断的在算法前沿产生非凡的创新。根据这些我们可以乐观地回答,同时对深度学习保持乐观态度,在接下来的这些年它都会变的越来越好。

    课程板书

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    1.3 用神经网络进行监督学习回到目录1.5 关于这门课

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  • 深度学习产生与发展有着悠久的思想渊源和丰厚的理论基础。本文在阐述深度学习概念内涵并比较其与浅层学习的差异基础上提出深度学习的若干重要特征,并着重分析了建构主义、情境认知理论对深度学习的解释和影响,以及...
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    过拟合定义:模型在训练集上的表现很好,但在测试集和新数据上的表现很差。

    训练集上的表现测试集上的表现结论
    不好不好欠拟合
    不好过拟合
    适度拟合

    原因

    训练数据集太小,过拟合出现的原因:

    1. 模型复杂度过高,参数过多
    2. 数量数据比较小
    3. 训练集和测试集分布不一致
      1. 样本里面的噪声数据干扰过大,导致模型过分记住了噪声特征,反而忽略了真实的输入输出特征
      2. 训练集和测试集特征分布不一样(如果训练集和测试集使用了不同类型的数据集会出现这种情况)

    解决方案

    1、降低模型复杂度

      处理过拟合的第一步就是降低模型复杂度。为了降低复杂度,我们可以简单地移除层或者减少神经元的数量使得网络规模变小。与此同时,计算神经网络中不同层的输入和输出维度也十分重要。虽然移除层的数量或神经网络的规模并无通用的规定,但如果你的神经网络发生了过拟合,就尝试缩小它的规模。

    2、增加更多数据

      使用大数据集训练模型

    3、数据增强

      使用数据增强可以生成多幅相似图像。这可以帮助我们增加数据集规模从而减少过拟合。因为随着数据量的增加,模型无法过拟合所有样本,因此不得不进行泛化。计算机视觉领域通常的做法有:翻转、平移、旋转、缩放、改变亮度、添加噪声等等

    4、正则化

      在损失函数后面加一个正则化项,常见的有L1正则化和L2正则化

    L1惩罚项的目的是使权重绝对值最小化。公式如下:

    $$L(x, y) \equiv \sum_{i=1}^{n}\left(y_{i}-h_{\theta}\left(x_{i}\right)\right)^{2}+\lambda \sum_{i=1}^{n}\left|\theta_{i}\right|$$

    L2惩罚项的目的是使权重的平方最小化。公式如下:

    $$L(x, y) \equiv \sum_{i=1}^{n}\left(y_{i}-h_{\theta}\left(x_{i}\right)\right)^{2}+\lambda \sum_{i=1}^{n} \theta_{i}^{2}$$

    以下表格对两种正则化方法进行了对比:

    L1正则化L2正则化
    1. L1惩罚权重绝对值的总和1. L2惩罚权重平方和的总和
    2. L1生成简单、可解释的模型2. L2正则化能够学习复杂数据模式
    3. L1受极端值影响较小3. L2受极端值影响较大

      如果数据过于复杂以至于无法准确地建模,那么L2是更好的选择,因为它能够学习数据中呈现的内在模式。而当数据足够简单,可以精确建模的话,L1更合适。对于我遇到的大多数计算机视觉问题,L2正则化几乎总是可以给出更好的结果。然而L1不容易受到离群值的影响。所以正确的正则化选项取决于我们想要解决的问题。

    5、dropout

      dropout 是一种避免神经网络过拟合的正则化技术。像L1和L2这样的正则化技术通过修改代价函数来减少过拟合。而丢弃法修改神经网络本身。它在训练的每一次迭代过程中随机地丢弃神经网络中的神经元。当我们丢弃不同神经元集合的时候,就等同于训练不同的神经网络。不同的神经网络会以不同的方式发生过拟合,所以丢弃的净效应将会减少过拟合的发生。

      如上图所示,丢弃法被用于在训练神经网络的过程中随机丢弃神经网络中的神经元。这种技术被证明可以减少很多问题的过拟合,这些问题包括图像分类、图像切割、词嵌入、语义匹配等问题。

    6、早停

      如上图所示,在几次迭代后,即使训练误差仍然在减少,但测验误差已经开始增加了。

    7、重新清洗数据

      把明显异常的数据剔除

    8、使用集成学习方法

      把多个模型集成在一起,降低单个模型的过拟合风险

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