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神经网络优化篇:详解Mini-batch 梯度下降(Mini-batch gradient descent)

本文主要是介绍神经网络优化篇:详解Mini-batch 梯度下降(Mini-batch gradient descent),对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

Mini-batch 梯度下降

机器学习的应用是一个高度依赖经验的过程,伴随着大量迭代的过程,需要训练诸多模型,才能找到合适的那一个,所以,优化算法能够帮助快速训练模型。

其中一个难点在于,深度学习没有在大数据领域发挥最大的效果,可以利用一个巨大的数据集来训练神经网络,而在巨大的数据集基础上进行训练速度很慢。因此,会发现,使用快速的优化算法,使用好用的优化算法能够大大提高和团队的效率,那么,首先来谈谈mini-batch梯度下降法。

之前学过,向量化能够让有效地对所有\(m\)个样本进行计算,允许处理整个训练集,而无需某个明确的公式。所以要把训练样本放大巨大的矩阵\(X\)当中去,\(X= \lbrack x^{(1)}\ x^{(2)}\ x^{(3)}\ldots\ldots x^{(m)}\rbrack\)\(Y\)也是如此,\(Y= \lbrack y^{(1)}\ y^{(2)}\ y^{(3)}\ldots \ldots y^{(m)}\rbrack\),所以\(X\)的维数是\((n_{x},m)\)\(Y\)的维数是\((1,m)\),向量化能够让相对较快地处理所有\(m\)个样本。如果\(m\)很大的话,处理速度仍然缓慢。比如说,如果\(m\)是500万或5000万或者更大的一个数,在对整个训练集执行梯度下降法时,要做的是,必须处理整个训练集,然后才能进行一步梯度下降法,然后需要再重新处理500万个训练样本,才能进行下一步梯度下降法。所以如果在处理完整个500万个样本的训练集之前,先让梯度下降法处理一部分,算法速度会更快,准确地说,这是可以做的一些事情。

可以把训练集分割为小一点的子集训练,这些子集被取名为mini-batch,假设每一个子集中只有1000个样本,那么把其中的\(x^{(1)}\)\(x^{(1000)}\)取出来,将其称为第一个子训练集,也叫做mini-batch,然后再取出接下来的1000个样本,从\(x^{(1001)}\)\(x^{(2000)}\),然后再取1000个样本,以此类推。

接下来要说一个新的符号,把\(x^{(1)}\)\(x^{(1000)}\)称为\(X^{\{1\}}\)\(x^{(1001)}\)\(x^{(2000)}\)称为\(X^{\{2\}}\),如果的训练样本一共有500万个,每个mini-batch都有1000个样本,也就是说,有5000个mini-batch,因为5000乘以1000就是5000万。

共有5000个mini-batch,所以最后得到是\(X^{\left\{ 5000 \right\}}\)

\(Y\)也要进行相同处理,也要相应地拆分\(Y\)的训练集,所以这是\(Y^{\{1\}}\),然后从\(y^{(1001)}\)\(y^{(2000)}\),这个叫\(Y^{\{2\}}\),一直到\(Y^{\{ 5000\}}\)

mini-batch的数量\(t\)组成了\(X^{\{ t\}}\)\(Y^{\{t\}}\),这就是1000个训练样本,包含相应的输入输出对。

先确定一下的符号,之前使用了上角小括号\((i)\)表示训练集里的值,所以\(x^{(i)}\)是第\(i\)个训练样本。用了上角中括号\([l]\)来表示神经网络的层数,\(z^{\lbrack l\rbrack}\)表示神经网络中第\(l\)层的\(z\)值,现在引入了大括号\({t}\)来代表不同的mini-batch,所以有\(X^{\{ t\}}\)\(Y^{\{ t\}}\),检查一下自己是否理解无误。

\(X^{\{ t\}}\)\(Y^{\{ t\}}\)的维数:如果\(X^{\{1\}}\)是一个有1000个样本的训练集,或者说是1000个样本的\(x\)值,所以维数应该是\((n_{x},1000)\)\(X^{\{2\}}\)的维数应该是\((n_{x},1000)\),以此类推。因此所有的子集维数都是\((n_{x},1000)\),而这些(\(Y^{\{ t\}}\))的维数都是\((1,1000)\)

解释一下这个算法的名称,batch梯度下降法指的是之前提过的梯度下降法算法,就是同时处理整个训练集,这个名字就是来源于能够同时看到整个batch训练集的样本被处理,这个名字不怎么样,但就是这样叫它。

相比之下,mini-batch梯度下降法,指的是在下面中会说到的算法,每次同时处理的单个的mini-batch \(X^{\{t\}}\)\(Y^{\{ t\}}\),而不是同时处理全部的\(X\)\(Y\)训练集。

那么究竟mini-batch梯度下降法的原理是什么?在训练集上运行mini-batch梯度下降法,运行for t=1……5000,因为有5000个各有1000个样本的组,在for循环里要做得基本就是对\(X^{\{t\}}\)\(Y^{\{t\}}\)执行一步梯度下降法。假设有一个拥有1000个样本的训练集,而且假设已经很熟悉一次性处理完的方法,要用向量化去几乎同时处理1000个样本。

首先对输入也就是\(X^{\{ t\}}\),执行前向传播,然后执行\(z^{\lbrack 1\rbrack} =W^{\lbrack 1\rbrack}X + b^{\lbrack 1\rbrack}\),之前这里只有,但是现在正在处理整个训练集,在处理第一个mini-batch,在处理mini-batch时它变成了\(X^{\{ t\}}\),即\(z^{\lbrack 1\rbrack} = W^{\lbrack 1\rbrack}X^{\{ t\}} + b^{\lbrack1\rbrack}\),然后执行\(A^{[1]k} =g^{[1]}(Z^{[1]})\),之所以用大写的\(Z\)是因为这是一个向量内涵,以此类推,直到\(A^{\lbrack L\rbrack} = g^{\left\lbrack L \right\rbrack}(Z^{\lbrack L\rbrack})\),这就是的预测值。注意这里需要用到一个向量化的执行命令,这个向量化的执行命令,一次性处理1000个而不是500万个样本。接下来要计算损失成本函数\(J\),因为子集规模是1000,\(J= \frac{1}{1000}\sum_{i = 1}^{l}{L(\hat y^{(i)},y^{(i)})}\),说明一下,这(\(L(\hat y^{(i)},y^{(i)})\))指的是来自于mini-batch\(X^{\{ t\}}\)\(Y^{\{t\}}\)中的样本。

如果用到了正则化,也可以使用正则化的术语,\(J =\frac{1}{1000}\sum_{i = 1}^{l}{L(\hat y^{(i)},y^{(i)})} +\frac{\lambda}{2 1000}\sum_{l}^{}{||w^{[l]}||}_{F}^{2}\),因为这是一个mini-batch的损失,所以将\(J\)损失记为上角标\(t\),放在大括号里(\(J^{\{t\}} = \frac{1}{1000}\sum_{i = 1}^{l}{L(\hat y^{(i)},y^{(i)})} +\frac{\lambda}{2 1000}\sum_{l}^{}{||w^{[l]}||}_{F}^{2}\))。

也会注意到,做的一切似曾相识,其实跟之前执行梯度下降法如出一辙,除了现在的对象不是\(X\)\(Y\),而是\(X^{\{t\}}\)\(Y^{\{ t\}}\)。接下来,执行反向传播来计算\(J^{\{t\}}\)的梯度,只是使用\(X^{\{ t\}}\)\(Y^{\{t\}}\),然后更新加权值,\(W\)实际上是\(W^{\lbrack l\rbrack}\),更新为\(W^{[l]}:= W^{[l]} - adW^{[l]}\),对\(b\)做相同处理,\(b^{[l]}:= b^{[l]} - adb^{[l]}\)。这是使用mini-batch梯度下降法训练样本的一步,写下的代码也可被称为进行“一代”(1 epoch)的训练。一代这个词意味着只是一次遍历了训练集。

使用batch梯度下降法,一次遍历训练集只能让做一个梯度下降,使用mini-batch梯度下降法,一次遍历训练集,能让做5000个梯度下降。当然正常来说想要多次遍历训练集,还需要为另一个while循环设置另一个for循环。所以可以一直处理遍历训练集,直到最后能收敛到一个合适的精度。

如果有一个丢失的训练集,mini-batch梯度下降法比batch梯度下降法运行地更快,所以几乎每个研习深度学习的人在训练巨大的数据集时都会用到。

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