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吴恩达深度学习笔记

news 2025/8/9 14:50:06

最近在看吴恩达深度学习系列课程，简单做一个基本框架笔记。
如感兴趣或了解更多内容，推荐看原课程
以前也做过一些与机器学习和深度学习有关的笔记，过分重复的就一笔带过了。

01 第一门课神经网络和深度学习

1.1 第一周：深度学习引言

略

1.2 第二周：神经网络的编程基础

需要基本了解：

二分类
逻辑回归
逻辑函数的代价函数（理解为什么要有代价函数）
梯度下降法（参数如何更新）
导数（理解微积分即可）
计算图（关于这个，“鱼书”将很好很详细，推荐，用来理解反向传播很方便）
利用计算图求导数（本质上就是求导的链式法则）
逻辑回归中的梯度下降
m个样本的梯度下降
向量化（是为了解决若采用for循环的慢速，向量化更高效，但要注意维度对应上）
python中的广播（broadcasting）

1.3 第三周：浅层神经网络

以两层神经网络为例，基本逻辑：

结构（包括输入层，隐藏层，输出层）
单个神经元的计算
多样本的向量化
激活函数（常用种类，为什么要用非线性激活函数，激活函数的导数）
神经逻辑的梯度下降（与前面逻辑回归的梯度下降的基本思路，基本一致）
随机初始化（对于一个神经网络，把权重等参数都初始化为0，梯度下降将不会再起作用）

关于第六点的详细解释：

1.4 第四周：深层神经网络

隐藏层的数量可看作一个可自由选择大小的超参数
如果有比较多的隐藏层（网络比较深），总体上能够学更复杂的函数
前向传播和后向传播的基本逻辑，和浅层神经网络一致

02 第二门课改善深层神经网络：超参数调试，正则化以及优化

2.1 第一周：深度学习的实践层面

2.1.1 训练，验证，测试集

先利用训练集，执行算法进行训练，通过验证集或简单交叉验证集选择最好的模型（比如超参数等的选择）。
经过充分验证，选定了最终模型，在测试集上进行评估。

在小数据量时代，常见做法是将所有数据三七分，即70%验证集+30%测试集，如果没有明确设置验证集，也可以按照 60%训练，20%验证和 20%测试集来划分。
在现在大数据阶段，验证集和测试集占数据总量的比例会趋向于变得更小。

2.1.2 偏差，方差

最左边的图片，用逻辑回归进行拟合，并不能很好地拟合该数据，这是高偏差（high bias）的情况，称为“欠拟合”（underfitting）。

最右边的图片，拟合方式分类器方差较高（high variance），数据过度拟合（overfitting）。

理解偏差和方差的两个关键数据是训练集误差（Train set error）和验证集误差（Dev set error）

假定训练集误差是 1%，验证集误差是 11%，可以看出训练集结果非常好，而验证集结果相对较差。我们可能过度拟合了训练集，泛化能力（适用于没训练的数据的结果较差）在某种程度上，验证集并没有充分利用交叉验证集的作用，像这种情况称为“高方差”。
假设训练集误差是 15%，验证集误差是 16%。且假设该案例中人的错误率几乎为 0%。可得知，算法并没有在训练集中得到很好训练，如果训练数据的拟合度不高，就是数据欠拟合，就可以说这种算法偏差比较高。
假设训练集误差是 15%，验证集的错误率达到 30%。在这种情况下，会认为这是方差偏差都很糟糕的情况。
如果训练集误差是 0.5%，验证集误差是 1%，则是很好的情况，偏差和方差都很低。

最优误差也被称为贝叶斯误差。
如果最优误差或贝叶斯误差非常高，比如 15%。此时训练误差 15%，验证误差 16%，15%的错误率对训练集来说也是非常合理的，偏差不高，方差也非常低。

需要根据实际情况（高偏差，还是高方差），采取不同的措施。

2.1.3 L2 正则化

前面提到了过拟合的问题—高方差。有两个解决方法，一个是正则化，一个是准备更多的数据。

对w用L2正则化：

为什么一般对w用2范数？
因为w通常是一个高维参数向量，几乎可以涵盖所有参数。是否对b使用2范数的正则化，并不太影响最终结果。

L2正则化是最常见的正则化函数。

提问，为什么正则化有利于预防过拟合？
当处于过拟合状态时，若正则化𝜆设置得足够大，权重矩阵𝑊被设置为接近于 0 的值，直观理解就是把多隐藏单元的权重设为 0，于是基本上消除了这些隐藏单元的许多影响。（0这里算时比较极端的假设）
𝜆会存在一个中间值，于是会有一个接近“Just Right”的中间状态。

2.1.4 dropout 正则化

除了𝐿2正则化，还有一个非常实用的正则化方法——“Dropout（随机失活）”.

假设我们需要训练的神经网络图如下，存在过拟合现象：

dropout 会遍历网络的每一层，并设置消除神经网络中节点的概率
假设网络中的每一层，设置每个节点得以保留和消除的概率都是 0.5。
设置完节点概率，我们会消除一些节点，然后删除掉从该节点进出的连线，最后得到一个节点更少，规模更小的网络。

对于其他样本，我们同样这样设置概率，保留一类节点集合，删除其它类型的节点集合。
对于每个训练样本，我们都将采用一个精简后神经网络来训练它。

如何实施 dropout 呢？
下面主要讲inverted dropout（反向随机失活）。
出于完整性考虑，用一个三层（𝑙 = 3）网络来举例说明。

首先要定义向量𝑑，𝑑[3]表示一个三层的 dropout 向量：
d3 = np.random.rand(a3.shape[0],a3.shape[1])
然后看它是否小于某数，我们称之为 keep-prob，keep-prob 是一个具体数字。例如前面我们就设置的0.5。
接下来，从第三层中获取激活函数，叫做𝑎[3]。使用 a3=np.multiply(a3,d3)，就可以利用乘法运算，得到相应元素的输出。
最后，进行调整，使用a3/=keep-prob。
解释原因：
50 个神经元，在一维上𝑎[3]是 50，我们通过因子分解将它拆分成50 × 𝑚维的。
假设保留和删除它们的概率分别为 80%和 20%，这意味着最后被删除或归零的单元平均有 10（50×20%=10）个。
看𝑧[4]，𝑧[4] = 𝑤[4]𝑎[3] + 𝑏[4]，我们的预期是，𝑎[3]减少 20%，也就是说𝑎[3]中有 20%的元素被归零，为了不影响𝑧[4]的期望值，我们需要用𝑤[4]𝑎[3]/0.8，它将会修正或弥补所需要的那20%，a[3]的期望不会变。

显然在测试阶段，我们并未使用 dropout。
因为在测试阶段进行预测时，我们不期望输出结果是随机的，如果测试阶段应用 dropout 函数，预测会受到干扰。

2.1.5 理解dropout

一种理解是：
不依赖于任何一个特征，因为该单元的输入可能随时被清除，因此该单元通过这种方式传播下去，并为单元的四个输入增加一点权重，通过传播所有权重。
dropout将产生收缩权重的平方范数的效果，和之前讲的𝐿2正则化类似；实施 dropout 的结果实它会压缩权重，并完成一些预防过拟合的外层正则化；𝐿2对不同权重的衰减是不同的，它取决于激活函数倍增的大小。
（可粗略理解为：dropout特征都有可能被随机清除，或者说该单元的输入也都可能被随机清除。机器不愿意把所有赌注都放在一个节点上，不愿意给任何一个输入加上太多权重，因为它可能会被删除，因此该单元将通过这种方式积极地传播开，并为单元的四个输入增加一点权重，通过传播所有权重）

不担心过拟合问题的，keep-prob 可以为 1。
过拟合问题比较严重的，keep-prob会需要小一点。

dropout的缺点是，代价函数J不再被明确定义，每次迭代，都会随机移除一些节点。如果要再三检查梯度下降的性能，很难进行复查。

2.1.6 其他正则化方法

除了𝐿2正则化和随机失活（dropout）正则化，还有几种方法可以减少神经网络中的过拟合：

数据扩增
通过随意翻转和裁剪图片等方式，我们可以增大数据集，额外生成假训练数据。
和全新的，独立的猫咪图片数据相比，这些额外的假的数据无法包含像全新数据那么多的信息，但我们这么做基本没有花费，代价几乎为零，除了一些对抗性代价。
early stopping
术语early stopping表示提早停止训练神经网络（如验证集误差开始上升的位置）