神经网络模型随机梯度下降法—简单实现与Torch应用

qnjw8186 9年前

来自： http://blog.rainy.im/2016/02/26/sgd-with-python-and-torch/

About

本文以及后续关于 Torch 应用及机器学习相关的笔记文章，均基于 牛津大学2015机器学习课程 ，课件和视频可从 官网 下载。本文主要关于神经网络模型中的随机梯度下降法，介绍其原理及推导过程，并比较 Python 简单实现和 Torch 的应用。对应课件为 L2-Linear-prediction.ipynb 。

梯度下降法（gradient descent）

为了确定神经网络模型中参数（权值）的好坏，需要先指定一个衡量标准（训练误差，损失函数，目标函数），例如以均方差（Mean Square Error, MSE）公式作为损失函数：

$$J(\mathbf{\theta}) = MSE = \frac{1}{n} \sum_{i = 1}^n(\widehat{\mathbf{Y_i}} - \mathbf{Y_i})^2$$

其中，$\widehat{y_i} = \sum_{j = 1}^d x_{ij}\theta_j$，矩阵表示法为$\widehat{\mathbf{Y}} = \mathbf{X}\theta$，为线性模型（神经网络）拟合结果。

模型最优化实际上是最小化损失函数的过程，梯度下降法的原理是：

若函数 $F(x)$ 在点 $a$ 可微且有定义，则 $F(x)$ 在 $a$ 点沿着梯度相反方向 $-\nabla F(a)$ 下降最快。 梯度下降法 - 维基百科

损失函数 $J$ 对于权重向量 $\mathbf{\theta}$ 的梯度（gradient）：

$$\nabla J(\mathbf{\theta}) = [\frac{\partial J}{\partial \theta_0}, \frac{\partial J}{\partial \theta_1}, ..., \frac{\partial J}{\partial \theta_n}]$$

则根据梯度下降法则，参数的变化应根据：

$$\Delta \theta_i = -\alpha\frac{\partial J}{\partial \theta_i}$$

其中 $\alpha$ 为学习速率（Learning Rate）。由此可得梯度下降算法如下：

  • GD(training_examples, alpha)
    • training_examples 是训练集合，$\lt \vec{inputs}, output \gt$
    • 初始化每个权值 $\theta_i$ 为随机值
    • 终止条件前，迭代：
      • 初始化权值的变化梯度 $\Delta\theta_i = 0$
      • 对每条训练数据：
        • 根据 $\vec{input}$ 计算模型输出为 o
        • 对每个权值梯度 $\Delta \theta_i$：
        • $\Delta \theta_i = \Delta \theta_i + \alpha (output - o) * x_i$ ~>(A
        </li>
      • 对每个权值 $\theta_i$：
        • $\theta_i = \theta_i + \Delta \theta_i$ ~>(B
          • </ul> </li> </ul> </li> </ul> </li> </ul>

          根据算法描述可以简单实现（ 完整代码 ）： 

          def GD(training\_examples, alpha):        # init thetas      thetas = np.random.rand(NPAMATERS)      for i in range(LOOPS):          deltas = np.zeros(NPAMATERS)          for record in training\_examples:              inputs = [1] + list(record[1:])              output = record[0]              o = NN(inputs, thetas)              for j in range(NPAMATERS):                  # -- Step (A                  deltas[j] = deltas[j] + alpha \* (output - o) \* inputs[j]          for j in range(NPAMATERS):              # -- Step (B              thetas[j] = thetas[j] + deltas[j]      return thetas  thetas = GD(training\_examples, 0.00001)    test(thetas, training\_examples)    """  #No    Target  Prediction  0    40  20.55    1    44  37.96    2    46  44.42    3    48  48.66    4    52  52.89    5    58  54.89    6    60  67.83    7    68  63.13    8    74  69.59    9    80  89.00    """

          梯度下降法中计算 $\Delta \theta_i$ 时汇总了所有训练样本数据的误差，在实践过程中可能出现以下问题：

          1. 收敛过慢
          2. 可能停留在局部最小值

          需要注意的是，学习速率的选择很重要，$\alpha$ 越小相当于沿梯度下降的步子越小。很显然，步子越小，到达最低点所需要迭代的次数就越多，或者说收敛越慢；但步子太大，又容易错过最低点，走向发散的高地。在我写的这一个简单实现的测试中，取 $\alpha = 1e-3$ 时导致无法收敛，而取 $\alpha = 1e-5$ 时可收敛，但下降速度肯定更慢。

          常见的改进方案是随机梯度下降法（stochatic gradient descent procedure, SGD）,SGD 的原理是根据每个单独的训练样本的误差对权值进行更新，针对上面的算法描述，删除 $(B$，将$(A$ 更新为：

          $$\theta_i = \theta_i + \alpha (output - o) * x_i$$

          代码如下：

          def SGD(training\_examples, alpha):        # init thetas      thetas = np.random.rand(NPAMATERS)      for i in range(LOOPS):          for record in training\_examples:              inputs = [1] + list(record[1:])              output = record[0]              o = NN(inputs, thetas)              for j in range(NPAMATERS):                  thetas[j] = thetas[j] + alpha \* (output - o) \* inputs[j]      return thetas  thetas = SGD(training\_examples, 0.001)    test(thetas, training\_examples)    """  #No    Target  Prediction  0    40  41.45    1    44  42.71    2    46  44.82    3    48  48.42    4    52  52.02    5    58  57.11    6    60  61.34    7    68  70.88    8    74  72.99    9    80  79.33    """

          可以看出，SGD 可以用较大的 $\alpha$ 获得较好的优化结果。

          Torch的应用

          清楚了 SGD 的原理后，再来应用 Torch 框架完成上上述过程，其中神经网络模型的框架由 torch/nn 提供。 

          require 'torch'    require 'optim'    require 'nn'    model = nn.Sequential()                 -- 定义容器    ninputs = 2; noutputs = 1    model:add(nn.Linear(ninputs, noutputs)) -- 向容器中添加一个组块（层），本例中只有一个组块。    criterion = nn.MSECriterion()    -- 获取初始化参数  x, dl_dx = model:getParameters()    -- print(help(model.getParameters))  --[[  [flatParameters, flatGradParameters] getParameters()    返回两组参数，flatParameters 学习参数（flattened learnable  parameters）；flatGradParameters 梯度参数（gradients of the energy    wrt）    ]]--    feval = function(x_new)      -- 用于SGD求值函数    -- 输入：设定权值    -- 输出：损失函数在该训练样本点上的损失 loss_x，    --       损失函数在该训练样本点上的梯度值 dl_dx    if x ~= x_new then      x:copy(x_new)    end    -- 每次调用 feval 都选择新的训练样本    _nidx_ = (_nidx_ or 0) + 1    if _nidx_ > (#data)[1] then _nidx_ = 1 end      local sample = data[_nidx_]    local target = sample[{ {1} }]    local inputs = sample[{ {2, 3} }]    dl_dx:zero() -- 每次训练新样本时都重置dl_dx为0      local loss_x = criterion:forward(model:forward(inputs), target))    -- print(help(model.forward))    --[[    [output] forward(input)      接收 input 作为参数，返回经该模型计算得到的 output，调用 forward() 方法后，模型的 output 状态更新。    ]]--    -- print(help(criterion.forward))    --[[    [output] forward(input, target)      给定 input 和（要拟合的）目标 target，根据损失函数公式求出损失值。      状态变量 self.output 会更新。    --]]    model:backward(inputs, criterion:backward(model.output, target))    -- print(help(criterion.backward))    --[[    [gradInput] backward(input, target)      给定 input 和（要拟合的）目标 target，根据损失函数公式求出梯度值。      状态变量 self.gradInput 会更新。    --]]    -- @ https://github.com/torch/nn/blob/948ac6a26cc6c2812e04718911bca9a4b641020e/doc/module.md#nn.Module.backward    --[[    [gradInput] backward(input, gradOutput)      调用下面两个函数：        1. updateGradInput(input, gradOutput)        2. accGradParameters(input, gradOutput, scale)    --]]    return loss_x, dl_dx  end    -- 设置 SGD 算法所需参数  sgd_params = {      learningRate = 1e-3,    learningRateDecay = 1e-4,    weightDecay = 0,    momentum = 0  }    for i = 1, 1e4 do      for i = 1, (#data)[1] do      -- optim.sgd@https://github.com/torch/optim/blob/master/sgd.lua      _, fs = optim.sgd(feval, x, sgd_params)    end  end    -- Test  test = {40.32, 42.92, 45.33, 48.85, 52.37, 57, 61.82, 69.78, 72.19, 79.42}    print('id\tapprox\ttext')    for i = 1, (#data)[1] do        local myPrediction = model:forward(data[i][{{2,3}}])      print(string.format("%2d\t%.2f\t%.2f", i, myPrediction[1], test[i]))  end    --[[  id    approx  text     1    40.10   40.32      2    42.77   42.92      3    45.22   45.33      4    48.78   48.85      5    52.34   52.37      6    57.02   57.00      7    61.92   61.82      8    69.95   69.78      9    72.40   72.19     10    79.74   79.42    --]]

          Torch 的 Neural Network Package

          关于 Torch 的 Neural Network Package 在 GitHub 上有更详细的 文档介绍 ，这里暂时不作深入学习，根据后续课程进度再做补充。

          ML , torch , Note , Python

          - END -

          </div>

相关经验