深度学习之几种模型的优化技术
- 数据增强(Data Augmentation)
人工智能,或者说计算机视觉的一个最终目标在于构建一个真正可适用于真实世界复杂环境的系统。而就目前所应用的机器学习系统而言,大部分采用了有监督的学习方法,也必然导致了需要广泛收集图像样本,并进行对应的图像标注的工作。而人力时有穷尽,高质量的样本集图片又是构建一个优秀的机器学习系统的关键因素。使用适当的数据增强方法可以将数据集的数量增大十倍以上,从而极大化利用小样本集中的每个样本,使之也可以训练得到一个较好的机器学习模型。数据增强方法也可以提高模型的鲁棒性,防止其易在训练中出现过拟合的现象。
常用的数据增强方法主要来自数字图像处理中的几何变换,但不改变图像中的像素值,而是改变了其空间位置,借此希望卷积神经网络学习到图像中更多的不变性特征,也有利于提高其泛化性能。
以下将对各种方法做简单的列举与说明。
平移(Shift)变换:对原始图片在图像平面内以某种方式(预先定义或者随机方式确定平移的步长、范围及其方向)进行平移。
翻转(Flip)变换:沿竖直或者水平方向对原始图片进行翻转。
随机裁剪(Random Crop):随机定义感兴趣区域以裁剪图像,相当于增加随机扰动。
噪声扰动(Noise):对图像随机添加高斯噪声或者椒盐噪声等。
对比度变换(Contrast):改变图像对比度,相当于在HSV空间中,保持色调分量H不变,而改变亮度分量V和饱和度S,用于模拟现实环境的光照变化。
缩放变换(Zoom):以设定的比例缩小或者放大图像。
尺度变换(Scale):与缩放变换有点类似,不过尺度变换的对象是图像内容而非图像本身(可以参考SIFT特征提取方法),构建图像金字塔以得到不同大小、模糊程度的图像。 - 权重初始化(weight initialization)
传统神经网络之所以一直没办法加深网络的深度,一个很重要的原因在于使用随机梯度下降法训练时,随着训练迭代过程的深入会出现梯度弥散的现象,也就导致了神经网络无法有效地从样本中进行学习。而造成梯度弥散的一部分原因应该归结于传统神经网络使用了权重随机初始化。
而现代深度神经网络抛弃了随机初始化的方法,转而使用高斯初始化、 Xavier算法等来解决这一问题。
所谓的高斯初始化方法是指随机选取一个固定均值(如0等)和固定方差(如0.01等)的高斯分布中的值作为网络各个神经元的权重参数的初值,从而保证权重参数训练开始时符合高斯分布,以期获得更好的结果。这是一种常用的权重初始化方法。
Xavier算法是Glorot于2010年提出的权值初始化方法。相比与随机初始化或者高斯初始化方法中的随机选取,Xavier算法为每一个深度神经网络的初始权值进行了个性定制,因为他是根据输入输出神经元的个数来进行权重的初始化。该算法假设对于一个网络有n个线性神经元,其初始权值为W,网络输出为Y,即:
Y=W_1 X_1+W_2 X_2+⋯+ W_n X_n (1-1)
计算每个神经元输出的方差如下:
Var(W_i X_i )=E[X_i ]^2 Var(W_i )+E[W_i ]^2 Var(X_i ) + Var(W_i )Var(X_i ) (1-2)
假设所有输入权重的均值为0,上述公式可以简化如下:
Var(W_i X_i )= Var(W_i )Var(X_i ) (1-3)
同时假设Xi和Wi都是独立同分布的,可得输出Y的方差:
Var(Y)=Var(W_1 X_1+W_2 X_2+⋯+ W_n X_n )=nVar(W_i )Var(X_i ) (1-4)
故如果我们要求输出分布要与输入的分布一样,则nVar(Wi)的值应为1。
尽管算法中使用了诸多假设,可是在实际应用过程中取得了良好的效果。直观上来讲,对原始的Xavier算法来说,假设输入的均值为0对于传统的神经网络是合理的。因为其初始化层之后是非线性激活层(tanh,sigmoid等)中的激活函数在0值附近的梯度值最大。而对于现代深度神经网络而言,由于其线性整流单元(ReLU)对于输入的响应有一半为0,故He等提出以下公式作为替代。
Var(W_i )=2/n_in (1-8) - 随机梯度下降法(Stochastic Gradient descent)
梯度下降法(Gradient descent)是当前最为受欢迎的优化算法之一,也是最常用的深度神经网络优化方法。它通过沿着当前函数点所对应的梯度的反方向进行迭代搜索,从而找到目标函数的极值点。许多学者对其提出了改进算法。
标准梯度下降法可以表征为:
θ(t+1)=θ_t- η∇θ E(L(θ_t) (1-9)
其中η为每次迭代的学习率,L(θ)为目标函数。E[L(θ)]整个数据集的数学期望。
标准梯度下降法要求在每次迭代的时候都要计算整个数据集的梯度方向。它可以保证凸目标函数可以收敛到全局最小点,而对于非凸目标函数至少可以收敛到局部极值点。近几十年来,样本数据的增长速度远远大于处理器的计算能力的增长。从这个角度上来说,统计机器学习方法的局限在于计算能力而不在于样本量的大小。对于小样本学习中标准梯度下降法是适用的,但是应用于大数据集时是极其缓慢的,整个数据集无法一次性装载进内存中的情况越来越普遍。因此标准梯度下降法无法胜任于现代大规模数据的优化任务,此时随机梯度下降法 (stochastic gradient descent, SGD)的应用效果要远远好于标准梯度下降法。
相比于计算整个数据集的梯度方向,随机梯度下降法(SGD)以从训练集中随机选取的单个样本来估计目标梯度,以迭代更新参数θ。
θ(t+1)=θ_t- η_t ∇θ L(θ_t;x^((t) ),y^((t) )) (1-10)
在实际应用过程中,每次的参数更新并不是根据单个样本计算的,而是由所定义的最小批量样本(mini-batch)来计算的。这可以降低单个样本参数更新的剧烈波动并使收敛过程更加稳定。由于采用批量样本并不能完全代表数据集的梯度方向,其参数更新的波动也是无可避免的。但是这种波动一定程度上使其能够跳转到潜在的更好的局部极小点,并且最终到达全局最小点。尽管理论上,随机梯度下降法(SGD)可以渐进收敛,但是在实际应用过程中仍有许多挑战。
首先,收敛的速度取决于学习率η,一个合适的学习率并不是那么容易确定的。如果学习率太小会导致收敛过程极其缓慢,而过大的学习率η将会阻碍模型收敛并导致目标函数在最小值附近波动甚至发散。其次,对于神经网络这种高度非线性任务而言,其目标函数通常都有大量的次优局部极小点,为保证收敛到全局最小点需要避免训练过程陷入局部极小点中。对于学习率或者学习策略的选择,可以参考以下方法: - 选取一个足够小的,在第一次迭代中可以收敛的常数值(或选取两个取其均值),如果收敛速度有所下降,取η/2作为新的学习率;
- 在每次迭代之后引入评估机制,当两次迭代间的变化小于某个设定阈值时减小学习率。
为了避免训练陷入局部极小点,Qian等提出了基于动量(momentum)的梯度下降学习算法,通过增加历史参数更新的权重项,加速当前参数更新的过程并减少振荡。
ν(t+1)=〖γν〗_t- η_t ∇θ L(θ_t;x^((t) ),y^((t) )) (1-11)
θ(t+1)=θ_t+ν(t+1) (1-12)
其中ν_(t+1)是当前的更新向量,γ即为动量,通常设为0.9或者其他常数。
2013年,Sutskever等对传统动量算法改进动量更新过程使得训练更加稳定。而Recht等提出并行SGD以适应现代海量数据集的训练任务。 - 批规范化(Batch normalization)
当训练一个深度神经网络时,由于各层参数不断变化,所以各层输入的概率分布也在不断的变化,也导致了非线性激活函数(如sigmoid等)正负两边都会饱和,使得训练迭代的过程变得极其缓慢甚至无法进行。这时候,通常需要采用较小的学习率以及精细进行权重初始化。loffe等将这种现象称为“内部协方差偏移”(internal covariate shift),并提出了批规范化(Batch normalization,BN)解决此类问题。
该论文中提出在每次随机梯度下降迭代时,在最小批量样本(mini-batch)内做规范化操作,使得输出结果各个维度的均值为0,方差为1,有效地避免了非线性激活函数的饱和问题(以sigmoid为例,观察sigmoid函数即可知,该函数输入集中在0附近时,其输出梯度较大);同时也让梯度变化受参数及其初值的影响减小。
假设对当前隐含层执行规范化,其输入有d个,分别为 x=〖[x_1,x_1,…,x_d]〗^T,则其第k维输出如下:
x ̂k = (x_k-μβ)/√(δ_β^2+ϵ) (1-13)
其中,μβ和δβ^2分别为最小批量样本的均值和方差。
为了加强其表示能力,原作中引入了一对可学习参数 γ,β,使得:
y_k=〖BN〗_(γ,β) (x_k )= γx ̂_k+β (1-14)
总体而言,批规范化(Batch normalization)作用可以归纳如下:
(1) 可以使用更高的学习率,加快了训练速度;
(2) 可以移除或使用较低的dropout(下一小节将作介绍)。dropout是常用的防止过拟合的方法,较低的dropout也可以提高训练速度。
(3) 减少图像预处理的使用。由于现在训练迭代次数降低,所以可以对样本数据少做一些图像扭曲,让神经网络多从真实的数据中学习。
当然,对于上述问题的解决办法并不是唯一的,Razvan等提出的自然梯度(Natural Gradient)也是对解决这一问题的一种思路。 - Dropout
众所周知,过拟合问题一直是机器学习的算法的致力于解决的问题。对于大型神经网络来说,其参数规模相比于浅层学习算法有了跃进式的增加,所以相对来说也更加容易发生过拟合的现象。而为了解决过拟合问题,一般会采用集成方法,即同时训练多个模型进行组合,然而这种方法费时费力也不能保证取得预期效果。
2012年,Hinton等提出Dropout用于解决神经网络训练易过拟合的问题。通过在其训练过程中,按照事先规定的概率暂时屏蔽掉其中的某些神经元。由于这种屏蔽是暂时而是随机的,对于随机梯度下降来说,相当于每一次批量样本的训练均是在训练一个新的网络。极端情况下,对于一个n节点的网络,相当于同时在训练2^n个不同网络模型, 但此时需要优化的参数数量确实不变的,这也一定程度上符合传统的集成方法的思想而同时解决了其费时的问题。
其数学表达如下:
y= εx (1-15)
其中,ε以一定的概率p等于0,使得该神经元节点x暂时被屏蔽。
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原标题:丽彦妆\医用面膜\冷敷贴轻奢医学护肤引导者【公司简介】 广州华彬企业隶属香港华彬集团有限公司,专注美业21年,其旗下品牌: 「圣茵美」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「圣仪轩」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「花茵莳」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「丽彦妆」专注医学护…...
2024/4/25 13:19:01 - 广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM4项须知!
原标题:广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM4项须知!广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM流程及注意事项解读: 械字号医用面膜,其实在我国并没有严格的定义,通常我们说的医美面膜指的应该是一种「医用敷料」,也就是说,医用面膜其实算作「医疗器械」的一种,又称「医用冷敷贴」。 …...
2024/4/25 18:38:58 - 械字号医用眼膜缓解用眼过度到底有无作用?
原标题:械字号医用眼膜缓解用眼过度到底有无作用?医用眼膜/械字号眼膜/医用冷敷眼贴 凝胶层为亲水高分子材料,含70%以上的水分。体表皮肤温度传导到本产品的凝胶层,热量被凝胶内水分子吸收,通过水分的蒸发带走大量的热量,可迅速地降低体表皮肤局部温度,减轻局部皮肤的灼…...
2024/4/25 18:38:57 - 配置失败还原请勿关闭计算机,电脑开机屏幕上面显示,配置失败还原更改 请勿关闭计算机 开不了机 这个问题怎么办...
解析如下:1、长按电脑电源键直至关机,然后再按一次电源健重启电脑,按F8健进入安全模式2、安全模式下进入Windows系统桌面后,按住“winR”打开运行窗口,输入“services.msc”打开服务设置3、在服务界面,选中…...
2022/11/19 21:17:18 - 错误使用 reshape要执行 RESHAPE,请勿更改元素数目。
%读入6幅图像(每一幅图像的大小是564*564) f1 imread(WashingtonDC_Band1_564.tif); subplot(3,2,1),imshow(f1); f2 imread(WashingtonDC_Band2_564.tif); subplot(3,2,2),imshow(f2); f3 imread(WashingtonDC_Band3_564.tif); subplot(3,2,3),imsho…...
2022/11/19 21:17:16 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机...
win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”问题的解决方法在win7系统关机时如果有升级系统的或者其他需要会直接进入一个 等待界面,在等待界面中我们需要等待操作结束才能关机,虽然这比较麻烦,但是对系统进行配置和升级…...
2022/11/19 21:17:15 - 台式电脑显示配置100%请勿关闭计算机,“准备配置windows 请勿关闭计算机”的解决方法...
有不少用户在重装Win7系统或更新系统后会遇到“准备配置windows,请勿关闭计算机”的提示,要过很久才能进入系统,有的用户甚至几个小时也无法进入,下面就教大家这个问题的解决方法。第一种方法:我们首先在左下角的“开始…...
2022/11/19 21:17:14 - win7 正在配置 请勿关闭计算机,怎么办Win7开机显示正在配置Windows Update请勿关机...
置信有很多用户都跟小编一样遇到过这样的问题,电脑时发现开机屏幕显现“正在配置Windows Update,请勿关机”(如下图所示),而且还需求等大约5分钟才干进入系统。这是怎样回事呢?一切都是正常操作的,为什么开时机呈现“正…...
2022/11/19 21:17:13 - 准备配置windows 请勿关闭计算机 蓝屏,Win7开机总是出现提示“配置Windows请勿关机”...
Win7系统开机启动时总是出现“配置Windows请勿关机”的提示,没过几秒后电脑自动重启,每次开机都这样无法进入系统,此时碰到这种现象的用户就可以使用以下5种方法解决问题。方法一:开机按下F8,在出现的Windows高级启动选…...
2022/11/19 21:17:12 - 准备windows请勿关闭计算机要多久,windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机怎么办...
有不少windows10系统用户反映说碰到这样一个情况,就是电脑提示正在准备windows请勿关闭计算机,碰到这样的问题该怎么解决呢,现在小编就给大家分享一下windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机的具体第一种方法:1、2、依次…...
2022/11/19 21:17:11 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”的解决方法...
今天和大家分享一下win7系统重装了Win7旗舰版系统后,每次关机的时候桌面上都会显示一个“配置Windows Update的界面,提示请勿关闭计算机”,每次停留好几分钟才能正常关机,导致什么情况引起的呢?出现配置Windows Update…...
2022/11/19 21:17:10 - 电脑桌面一直是清理请关闭计算机,windows7一直卡在清理 请勿关闭计算机-win7清理请勿关机,win7配置更新35%不动...
只能是等着,别无他法。说是卡着如果你看硬盘灯应该在读写。如果从 Win 10 无法正常回滚,只能是考虑备份数据后重装系统了。解决来方案一:管理员运行cmd:net stop WuAuServcd %windir%ren SoftwareDistribution SDoldnet start WuA…...
2022/11/19 21:17:09 - 计算机配置更新不起,电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?
原标题:电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?win7系统中在开机与关闭的时候总是显示“配置windows update请勿关闭计算机”相信有不少朋友都曾遇到过一次两次还能忍但经常遇到就叫人感到心烦了遇到这种问题怎么办呢?一般的方…...
2022/11/19 21:17:08 - 计算机正在配置无法关机,关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机...
关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!关机提示 windows7 正在配…...
2022/11/19 21:17:05 - 钉钉提示请勿通过开发者调试模式_钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用...
钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用 更新时间:2020-04-20 22:24:19 浏览次数:729次 区域: 南阳 > 卧龙 列举网提醒您:为保障您的权益,请不要提前支付任何费用! 虚拟位置外设器!!轨迹模拟&虚拟位置外设神器 专业用于:钉钉,外勤365,红圈通,企业微信和…...
2022/11/19 21:17:05 - 配置失败还原请勿关闭计算机怎么办,win7系统出现“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”,长时间没反应,无法进入系统的解决方案...
前几天班里有位学生电脑(windows 7系统)出问题了,具体表现是开机时一直停留在“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”这个界面,长时间没反应,无法进入系统。这个问题原来帮其他同学也解决过,网上搜了不少资料&#x…...
2022/11/19 21:17:04 - 一个电脑无法关闭计算机你应该怎么办,电脑显示“清理请勿关闭计算机”怎么办?...
本文为你提供了3个有效解决电脑显示“清理请勿关闭计算机”问题的方法,并在最后教给你1种保护系统安全的好方法,一起来看看!电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中,添加了1个新功能在“磁…...
2022/11/19 21:17:03 - 请勿关闭计算机还原更改要多久,电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机怎么办...
许多用户在长期不使用电脑的时候,开启电脑发现电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢?下面小编就带着大家一起看看吧!如果能够正常进入系统,建议您暂时移…...
2022/11/19 21:17:02 - 还原更改请勿关闭计算机 要多久,配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以...
配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...
2022/11/19 21:17:01 - 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...
不知道大家有没有遇到过这样的一个问题,就是我们的win7系统在关机的时候,总是喜欢显示“准备配置windows,请勿关机”这样的一个页面,没有什么大碍,但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机,非常…...
2022/11/19 21:17:00 - 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...
当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时,一般是您正对windows进行升级,但是这个要是长时间没有反应,我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了,来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...
2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况,当我们打开电脑之后,发现一直停留在一个界面:“配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机”,等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57