一、神经网络应用于分类问题：假设训练样本有m个，每个包含一组输入x和一组输出y，L表示神经网络层数，$S_{l}$表示l层的神经元个数。神经网络分类问题有两种情况：
（1）二元分类：y只能是0或1，有且仅有一个输出单元。
（2）多类别分类：有K个不同的类，有K个输出单元，假设输出K维向量，$y_{i}=1$表示分到第i类。
多类别分类正则化后的代价函数为：$J\left ( \theta \right )=-\frac{1}{m}[\sum_{i=1}^{m}\sum_{k=1}^{k}y_{k}^{\left ( i \right )}log\left ( h_{\theta }\left ( x^{\left ( i \right )} \right ) \right )_{k}+\left ( 1-y_{k}^{\left ( i \right )} \right )log\left ( 1-\left ( h_{\theta } \left ( x^{\left ( i \right )} \right )\right ) _{k}\right )]+\frac{\lambda }{2m}\sum_{l=1}^{L-1}\sum_{i=1}^{S_{l}}\sum_{j=1}^{S_{l+1}}\left ( \Theta_{ji}^{\left ( l \right )}\right )^{2}$
其中$h_{\theta }\left ( x \right )\in R^{K}$，$\left ( h_{\theta }\left ( x \right )\right )_{i}=i^{th}output$。
正则化的那一项是排除了每一层$\theta _{0}$后，每一层的θ矩阵的和。最里层的j循环循环所有的行（由$S_{l+1}$层的激活单元数决定），循环i则循环所有的列（由该层即$S_{l}$层的激活单元数决定）。
执行梯度下降法或高级优化算法时，需要为变量θ选取一些初始值，对逻辑回归来说可以初始化所有参数为0，但是神经网络不可行，会导致第二层的所有激活单元都是相同的值。可以使用随机初始化的思想，将权重随机初始化为一个接近0，范围在-ε到ε之间的数。
二、反向传播算法
采用该算法计算代价函数的偏导数$\frac{\partial }{\partial \theta _{ij}^{\left ( l \right )}}J\left ( \theta \right )$，首先计算最后一层的误差，再一层一层反向求出各层的误差，直到倒数第二层。假设神经网络是如下的四层结构：

从最后一层的误差开始计算，用$\delta _{j}^{\left ( l \right )}$表示第l层的第j个激活单元的预测误差，则$\delta^{\left ( 4 \right )}=a^{\left ( 4 \right )}-y$，利用这个误差值来计算前一层的误差：$\delta^{\left ( 3 \right )}=\left ( \theta ^{\left ( 3 \right )} \right )^{T}\delta^{\left ( 4 \right )}*g^{'}\left ( z^{\left ( 3 \right )} \right )$
于是假设λ=0，即不做任何正则化处理时：$\frac{\partial }{\partial \theta _{ij}^{\left ( l \right )}}J\left ( \theta \right )=a_{j}^{\left ( l \right )}\delta _{i}^{l+1}$
其中l表示目前计算的是第几层，j表示目前计算层中的激活单元的下标，i表示下一层中误差单元的下标。
当训练集是一个特征矩阵，误差单元也是一个矩阵，用$\Delta _{ij}^{\left ( l \right )}$来表示这个误差矩阵，即第l层的第i个激活单元受到第j个参数影响而导致的误差。算法表示为：

三、梯度检验
对较为复杂的模型如神经网络使用梯度下降算法时，可能会存在一些不易察觉的错误，虽然代价看上去在不断减小，但最终的结果可能并不是最优解。因此采取一种叫做梯度的数值检验（Numerical Gradient Checking）方法，通过估计梯度值来检验计算的导数值是否正确。
方法是在代价函数上沿着切线的方向，选择两个非常近的点然后计算两个点的平均值用以估计梯度。即对于某个特定的θ，计算出在θ-ɛ处和θ+ɛ的代价值（ɛ是一个非常小的值，通常选取0.001），然后求两个代价的平均，用以估计在θ处的代价值。

四、神经网络的步骤
第一件事是选择网络结构，即决定选择多少层以及每层分别有多少个单元。其中第一层的单元数是训练集的特征数量，最后一层的单元数是结果的类的数量。隐藏层数大于1时，最好每个隐藏层的单元个数相同。通常情况下隐藏层的单元个数越多越好，每个隐藏层的单元数量还应该和特征数目匹配，可以和输入特征的数量相同或者是它的二倍或者三四倍。训练神经网络具体步骤如下：
1、参数的随机初始化
2、利用正向传播方法计算所有的hθ(x)
3、编写计算代价函数J的代码
4、利用反向传播方法计算所有偏导数
5、利用数值检验方法检验这些偏导数
6、使用优化算法来最小化代价函数
五、以吴恩达机器学习课程练习材料实现，训练神经网络进行多类别分类，背景是识别手写数字。在之前的文章中是直接利用训练好的参数构建神经网络进行分类，而现在任务包括利用反向传播算法来学习神经网络的参数。从零开始编写相关函数构建神经网络，代码实现可以参考：吴恩达机器学习作业Python实现(四)：神经网络(反向传播)。不过尝试实现之后因为条件限制，在本人电脑上运行不起来，加上运行速度太慢了，就尝试使用pytorch框架实现。代码实现来源参考：Neural Networks Learning
原始训练数据集以matlab的数据存储格式.mat保存，数据中有5000个训练样本，其中每个训练样本是一个20像素×20像素灰度图像的数字，每个像素由一个浮点数表示，该浮点数表示该位置的灰度强度。每个20×20像素的网格被展开成一个400维的向量，得到一个5000×400矩阵X，每一行作为一个训练样本。训练集的第二部分是表示训练集标签的5000维向量y，“0”标记为“10”，而“1”到“9”按自然顺序标记为“1”到“9”。
相关函数实现代码如下：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.utils.data as Data
from scipy.io import loadmat
import matplotlib.pyplot as plt#定义神经网络模型
class NeuralNetwork(nn.Module): #继承nn.Module类def __init__(self):super(NeuralNetwork,self).__init__()  #调用父类Module的构造函数self.linear1=nn.Linear(400,25)  #设置隐藏层，定义输入输出维度self.sigmoid=nn.Sigmoid() #引入Sigmoid函数self.linear2=nn.Linear(25,10) #设置输出层def forward(self,X):  #前向传播函数X=self.linear1(X)X=self.sigmoid(X) X=self.linear2(X) out=self.sigmoid(X) return out#使用均匀分布初始化参数
def InitParameters(net,epsilon_init):for m in net.modules():if isinstance(m,nn.Linear):weight_shape=m.weight.data.shapebias_shape=m.bias.data.shapem.weight.data=torch.rand(weight_shape)*2*epsilon_init-epsilon_init  #随机初始化参数范围为[-epsilon_init,epsilon_init]m.bias.data=torch.rand(bias_shape)*2*epsilon_init-epsilon_init#正则化
def add_regular_item(net,m,lm):for module in net.modules():if isinstance(module,nn.Linear):module.weight.grad.data.add_(lm/m*module.weight.data) #添加梯度正则化项λθ/m#训练模型
def train(net,num_epochs,train_iter,loss,optim,lm,print_frequence):for epoch in range(num_epochs):n_batch,sum_loss,m=0,0.0,0for X,y in train_iter:optim.zero_grad() #把梯度置零，也就是把loss关于weight的导数变成0m=y.shape[0]y_hat=net(X)  #前向传播求出预测的值l=loss(y_hat,y.view(-1,y.shape[1])).sum() #计算损失l.backward()  #反向传播求梯度add_regular_item(net,m,lm)  #正则化optim.step()  #更新所有参数sum_loss+=ln_batch+=1if print_frequence>0:if (epoch+1)%print_frequence==0:print("epoch:%d,average loss:%f"%(epoch+1,sum_loss/n_batch))print("epoch:%d,train accuracy:%0.2f%%\n"%(epoch+1,evaluate(net,train_iter)))#计算准确率
def evaluate(net,test_iter):sum_accurate,num_data=0.0,0for X,y in test_iter:y=y.view(-1,y.shape[1]) #获得实际值num_data+=y.shape[0] #总的样本数量y_hat=net(X)  #获得预测值sum_accurate+=(y_hat.argmax(1)==y.argmax(1)).sum()  #获得预测正确的数量return 100*sum_accurate.float()/num_data

数据加载及初始化并训练神经网络的代码如下：

train_file_data=loadmat('multi_class_cl.mat') #读取matlab格式的数据集
X=torch.tensor(train_file_data['X'],dtype=torch.float) #获得特征数据并生成相应的torch.FloatTensor
y=torch.tensor(train_file_data['y'],dtype=torch.long)-1  #获得分类数据并生成相应的torch.LongTensor，将类别数据从0开始分类，原本1-9是类别1-9，10是类别0，更改后0-8是类别1-9，9是类别0
y=torch.zeros(y.shape[0],max(y)+1).scatter_(dim=1,index=y,value=1)  #把y中每个类别转化为一个向量，对应的类别在向量对应位置上置为1
#print(X.shape)
#print(y.shape)#定义必要的变量并训练网络
net=NeuralNetwork() #定义神经网络模型
batch_size,num_epochs,print_frequency,lr,lm=250,1200,50,0.5,0 #batch_size是更新内部模型参数之前要处理的样本数，num_epochs定义了学习算法在整个训练数据集中的工作次数，lm是正则化参数
loss=nn.BCELoss() #定义损失函数
InitParameters(net,0.12)  #初始化参数
optim=torch.optim.SGD(net.parameters(),lr)  #采用SGD优化方法构造优化器，lr是学习率
train_dataset=Data.TensorDataset(X,y) #加载数据
train_iter=Data.DataLoader(train_dataset,batch_size=batch_size,shuffle=True)  #数据加载器，把训练数据分成多个小组，每次抽出batch_size个样本,shuffle在每个epoch开始的时候，对数据进行重新打乱
train(net,num_epochs,train_iter,loss,optim,lm,print_frequency)  #训练模型

当batch_size=250，num_epochs=1200，lm=0时，在所有初始化参数不变的情况下，运行两次模型代码，发现准确率分别为96.58%、96.16%，可以看到参数的随机初始化是会影响结果的，但影响不大。
使用正则化，令lm=1，此时准确率为66.50%，可以看到正则化对模型预测效果影响挺大的。
lm=1时，控制batch_size=250，增加学习算法在整个训练数据集中的工作次数，令num_epochs=1500，此时准确率为67.50%；控制num_epochs=1200，增加更新内部模型参数之前要处理的样本数，令batch_size=300，此时准确率为74.26%。相比之下，batch_size对模型的影响似乎更大。
可视化隐藏层的代码如下：

#可视化隐藏层
def plot_hidden(weight):fig,ax_array = plt.subplots(5, 5, sharex=True, sharey=True, figsize=(6,6))  #把父图分成5*5个子图，设置图的大小，True设置x和y轴属性在所有子图中共享for r in range(5):for c in range(5):ax_array[r, c].matshow(weight[r * 5 + c].reshape(20, 20), cmap='gray_r')  #绘制数字图像,cmap设置绘制风格为白底黑字plt.xticks([])  #去除刻度，保证美观plt.yticks([])plt.show()params = list(net.named_parameters()) #获得神经网络参数
plot_hidden(params[0][1].data)  #获得隐藏层参数并可视化

（结语个人日记：不知不觉是六月了噢，依旧无法返校，没有办法见到想见的人。不过开心的是这周导师终于确定下来了，而且是做选择之后一开始就想要的导师。上学期末发了一封邮件但是没有实质进展，疫情期间纠结着开学再联系老师，最后还是在某个冲动的一天整理了一天的简历，头铁给老师发过去了，至少再刷点存在感同时也让老师了解一下自己吖。没想到老师竟然同意了哈哈哈，意料之外惊喜之中。可能有时候真得不能纠结想太多，付出行动才能有机会推动事情的进展（手动捂脸））