TensorFlow實現(xiàn)MLP多層感知機模型-創(chuàng)新互聯(lián)

一、多層感知機簡介

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Softmax回歸可以算是多分類問題logistic回歸，它和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大區(qū)別是沒有隱含層。理論上只要隱含節(jié)點足夠多，即時只有一個隱含層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也可以擬合任意函數(shù)，同時隱含層越多，越容易擬合復(fù)雜結(jié)構(gòu)。為了擬合復(fù)雜函數(shù)需要的隱含節(jié)點的數(shù)目，基本上隨著隱含層的數(shù)量增多呈指數(shù)下降的趨勢，也就是說層數(shù)越多，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需要的隱含節(jié)點可以越少。層數(shù)越深，概念越抽象，需要背誦的知識點就越少。在實際應(yīng)用中，深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會遇到許多困難，如過擬合、參數(shù)調(diào)試、梯度彌散等。

過擬合是機器學(xué)習(xí)中的一個常見問題，是指模型預(yù)測準確率在訓(xùn)練集上升高，但是在測試集上的準確率反而下降，這通常意味著模型的泛化能力不好，過度擬合了訓(xùn)練集。針對這個問題，Hinton教授團隊提出了Dropout的解決辦法，在使用CNN訓(xùn)練圖像數(shù)據(jù)時效果尤其有效，其大體思路是在訓(xùn)練時將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)某一層的輸出節(jié)點數(shù)據(jù)隨機丟失一部分。這種做法實質(zhì)上等于創(chuàng)造出了許多新的隨機樣本，通過增大樣本量、減少特征數(shù)量來防止過擬合。

參數(shù)調(diào)試問題尤其是SGD（StochasticGradient Descent）的參數(shù)，對SGD設(shè)置不同的學(xué)習(xí)率learning rate，最后得到的結(jié)果可能差異巨大。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化通常不是一個簡單的凸優(yōu)化問題，它處處充滿了局部最優(yōu)。有理論表示，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能有很多個局部最優(yōu)解都可以達到比較好的分類效果，而全局最優(yōu)很可能造成過擬合。對SGD，我們希望一開始學(xué)習(xí)率大一些，加速收斂，在訓(xùn)練的后期又希望學(xué)習(xí)率小一些，這樣可以低速進入一個局部最優(yōu)解。不同的機器學(xué)習(xí)問題的學(xué)習(xí)率設(shè)置也需要針對性的調(diào)試，像Adagrad、Adam、Adadelta等自適應(yīng)的方法可以減輕調(diào)試參數(shù)的負擔(dān)。對于這些優(yōu)化算法，通常我們使用其默認的參數(shù)設(shè)置就可以得到比較好的效果。

梯度彌散（Gradient Vanishment）是另一個影響深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的問題，在ReLU激活函數(shù)出現(xiàn)之前，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練是使用Sigmoid作為激活函數(shù)。非線性的Sigmoid函數(shù)在信號的特征空間映射上，對中央?yún)^(qū)的信號增益較大，對兩側(cè)區(qū)的信號增益小。當神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)較多時，Sigmoid函數(shù)在反向傳播中梯度值會逐漸減小，到達前面幾層的梯度值就變得非常小了，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的時候，前面幾層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)幾乎得不到訓(xùn)練更新。指導(dǎo)ReLU，y = max(0, x)，的出現(xiàn)才比較完美的解決了梯度彌散的問題。信號在超過某個閾值時，神經(jīng)元才會進入興奮和激活的狀態(tài)，否則會處于抑制狀態(tài)。ReLU可以很好的反向傳遞梯度，經(jīng)過多層的梯度反向傳播，梯度依舊不會大幅減小，因此非常適合深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。ReLU對比于Sigmoid的主要特點有以下幾點：（1）單側(cè)抑制；（2）相對寬闊的興奮邊界；（3）稀疏激活性。目前，ReLU及其變種EIU、PReLU、RReLU已經(jīng)成為最主流的激活函數(shù)。實踐中大部分情況下（包括MLP、CNN、RNN）將隱含層的激活函數(shù)從Sigmoid替換為ReLU都可以帶來訓(xùn)練速度和模型準確率的提升。當然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出層一般都是Sigmoid函數(shù)，因為它最接近概率輸出分布。

二、TensorFlow實現(xiàn)過程

完整代碼：

import tensorflow as tf 
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 
 
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) 
in_units = 784 #輸入節(jié)點數(shù) 
h2_units = 300 #隱含層節(jié)點數(shù) 
W1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([in_units, h2_units], stddev=0.1)) #初始化隱含層權(quán)重W1，服從默認均值為0，標準差為0.1的截斷正態(tài)分布 
b1 = tf.Variable(tf.zeros([h2_units])) #隱含層偏置b1全部初始化為0 
W2 = tf.Variable(tf.zeros([h2_units, 10]))  
b2 = tf.Variable(tf.zeros([10])) 
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, in_units]) 
keep_prob = tf.placeholder(tf.float32) #Dropout失活率 
 
#定義模型結(jié)構(gòu) 
hidden1 = tf.nn.relu(tf.matmul(x, W1) + b1) 
hidden1_drop = tf.nn.dropout(hidden1, keep_prob) 
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(hidden1_drop, W2) + b2) 
 
#訓(xùn)練部分 
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10]) 
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1])) 
train_step = tf.train.AdagradOptimizer(0.3).minimize(cross_entropy) 
 
#定義一個InteractiveSession會話并初始化全部變量 
sess = tf.InteractiveSession() 
tf.global_variables_initializer().run() 
correct_prediction = tf.equal(tf.arg_max(y, 1), tf.arg_max(y_, 1)) 
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32)) 
for i in range(3001): 
  batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100) 
  train_step.run({x: batch_xs, y_: batch_ys, keep_prob: 0.75}) 
  if i % 200 ==0: 
    #訓(xùn)練過程每200步在測試集上驗證一下準確率，動態(tài)顯示訓(xùn)練過程 
    print(i, 'training_arruracy:', accuracy.eval({x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels,  
               keep_prob: 1.0})) 
print('final_accuracy:', accuracy.eval({x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels, keep_prob: 1.0}))

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名稱欄目：TensorFlow實現(xiàn)MLP多層感知機模型-創(chuàng)新互聯(lián)
標題路徑：http://www.muchs.cn/article22/coisjc.html

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