[深度学习]动手学深度学习笔记-5

Task2——梯度消失、梯度爆炸
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5.1 梯度消失与梯度爆炸的概念

深度神经网络训练的时候，采用的是反向传播方式，该方式使用链式求导，计算每层梯度的时候会涉及一些连乘操作，因此如果网络过深。

那么如果连乘的因子大部分小于1，最后乘积的结果可能趋于0，也就是梯度消失，后面的网络层的参数不发生变化.
那么如果连乘的因子大部分大于1，最后乘积可能趋于无穷，这就是梯度爆炸。

5.2 梯度消失与梯度爆炸的后果

梯度消失会导致我们的神经网络中前面层的网络权重无法得到更新，也就停止了学习。
梯度爆炸会使得学习不稳定，参数变化太大导致无法获取最优参数。
在深度多层感知机网络中，梯度爆炸会导致网络不稳定，最好的结果是无法从训练数据中学习，最坏的结果是由于权重值为NaN而无法更新权重。
在循环神经网络（RNN）中，梯度爆炸会导致网络不稳定，使得网络无法从训练数据中得到很好的学习，最好的结果是网络不能在长输入数据序列上学习。

5.3 梯度消失与梯度爆炸的原因

我们在这以一个例子来说明：
在这里插入图片描述
如上图，是一个每层只有一个神经元的神经网络，且每一层的激活函数为sigmoid，则有： $y_{i}=sigmaleft(z_{i} ight)=sigmaleft(w_{i} x_{i}+b_{i} ight)$
$sigma$ 是sigmoid函数。
根据反向传播算法有： $frac{delta C}{delta b_{1}}=frac{delta C}{delta y_{4}} frac{delta y_{4}}{delta z_{4}} frac{delta z_{4}}{delta x_{4}} frac{delta x_{4}}{delta z_{3}} frac{delta z_{3}}{delta x_{3}} frac{delta x_{3}}{delta z_{2}} frac{delta z_{2}}{delta x_{2}} frac{delta x_{2}}{delta z_{1}} frac{delta z_{1}}{delta b_{1}}$
$=frac{delta C}{delta y_{4}}left(sigma^{prime}left(z_{4} ight) w_{4} ight) quadleft(sigma^{prime}left(z_{3} ight) w_{3} ight) quadleft(sigma^{prime}left(z_{2} ight) w_{2} ight) quadleft(sigma^{prime}left(z_{1} ight) ight)$
而sigmoid函数的导数公式为：
$S^{prime}(x)=frac{e^{-x}}{left(1+e^{-x} ight)^{2}}=S(x)(1-S(x))$ sigmoid函数及其它的图形曲线为：

sigmoid函数图像如上图

在这里插入图片描述

sigmoid函数导数图像如上图

由上可见，sigmoid函数的导数 $sigma^{prime}(x)$ 的最大值为 $frac{1}{4}$ ，通常我们会将权重初始值 $|w|$ 初始化为为小于1的随机值，因此我们可以得到 $left|sigma^{prime}left(z_{4} ight) w_{4} ight|<frac{1}{4}$ ，随着层数的增多，那么求导结果 $frac{delta C}{delta b_{1}}$ 越小，这也就导致了梯度消失问题。

那么如果我们设置初始权重 $|w|$ 较大，那么会有 $left|sigma^{prime}left(z_{4} ight) w_{4} ight|>1$ ，造成梯度太大（也就是下降的步伐太大），这也是造成梯度爆炸的原因。

总之，无论是梯度消失还是梯度爆炸，都是源于网络结构太深，造成网络权重不稳定，从本质上来讲是因为梯度反向传播中的连乘效应。

5.4 解决方法

5.4.1 换用Relu、LeakyRelu、Elu等激活函数

ReLu：让激活函数的导数为1
LeakyReLu：包含了ReLu的几乎所有有点，同时解决了ReLu中0区间带来的影响
ELU：和LeakyReLu一样，都是为了解决0区间问题，相对于来，elu计算更耗时一些

5.4.2 Batch Normalization

Batchnorm是深度学习发展以来提出的最重要的成果之一了，目前已经被广泛的应用到了各大网络中，具有加速网络收敛速度，提升训练稳定性的效果，Batchnorm本质上是解决反向传播过程中的梯度问题。batchnorm全名是batch normalization，简称BN，即批规范化，通过规范化操作将输出信号x规范化保证网络的稳定性。
具体的batchnorm原理非常复杂，在这里不做详细展开，此部分大概讲一下batchnorm解决梯度的问题上。具体来说就是反向传播中，经过每一层的梯度会乘以该层的权重，举个简单例子：
正向传播中 $f_{2}=f_{1}left(w^{T} * x+b ight)$ ，那么反向传播中， $frac{partial f_{2}}{partial x}=frac{partial f_{2}}{partial f_{1}} x$ ，反向传播式子中有 $x$ 的存在，所以 $x$ 的大小影响了梯度的消失和爆炸，batchnorm就是通过对每一层的输出规范为均值和方差一致的方法，消除了 $x$ 带来的放大缩小的影响，进而解决梯度消失和爆炸的问题，或者可以理解为BN将输出从饱和区拉倒了非饱和区。

5.4.3 ResNet残差结构

在这里插入图片描述
具体理解见此文
总的来说，Resnet的核心思想就是更改了网络结构的学习目的，原本学习的是直接通过卷积得到的图像特征H(X)，现在学习的是图像与特征的残差H(X)-X,这样更改的原因是因为残差学习相比原始特征的直接学习更加容易。以下进行一个简单的证明。
ResNet代码实现：

import torch.nn as nn
import math
import torch.utils.model_zoo as model_zoo

def conv3x3(in_planes, out_planes, stride=1):
    
    return nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=3, stride=stride,
                     padding=1, bias=False)

class BasicBlock(nn.Module):
    expansion = 1
    def __init__(self, inplanes, planes, stride=1, downsample=None):
        super(BasicBlock, self).__init__()
        self.conv1 = conv3x3(inplanes, planes, stride)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(planes)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.conv2 = conv3x3(planes, planes)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes)
        self.downsample = downsample
        self.stride = stride

    def forward(self, x):
        residual = x

        out = self.conv1(x)
        out = self.bn1(out)
        out = self.relu(out)

        out = self.conv2(out)
        out = self.bn2(out)

        if self.downsample is not None:
            residual = self.downsample(x)

        out += residual
        out = self.relu(out)

        return out

class ResNet(nn.Module):

    def __init__(self, block, layers, num_classes=1000):
        self.inplanes = 64
        super(ResNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3,
                               bias=False)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1)
        self.layer1 = self._make_layer(block, 64, layers[0])
        self.layer2 = self._make_layer(block, 128, layers[1], stride=2)
        self.layer3 = self._make_layer(block, 256, layers[2], stride=2)
        self.layer4 = self._make_layer(block, 512, layers[3], stride=2)
        self.avgpool = nn.AvgPool2d(7, stride=1)
        self.fc = nn.Linear(512 * block.expansion, num_classes)

        for m in self.modules():
            if isinstance(m, nn.Conv2d):
                n = m.kernel_size[0] * m.kernel_size[1] * m.out_channels
                m.weight.data.normal_(0, math.sqrt(2. / n))
            elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d):
                m.weight.data.fill_(1)
                m.bias.data.zero_()

    def _make_layer(self, block, planes, blocks, stride=1):
        downsample = None
        if stride != 1 or self.inplanes != planes * block.expansion:
            downsample = nn.Sequential(
                nn.Conv2d(self.inplanes, planes * block.expansion,
                          kernel_size=1, stride=stride, bias=False),
                nn.BatchNorm2d(planes * block.expansion),
            )

        layers = []
        layers.append(block(self.inplanes, planes, stride, downsample))
        self.inplanes = planes * block.expansion
        for i in range(1, blocks):
            layers.append(block(self.inplanes, planes))

        return nn.Sequential(*layers)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.bn1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.maxpool(x)

        x = self.layer1(x)
        x = self.layer2(x)
        x = self.layer3(x)
        x = self.layer4(x)

        x = self.avgpool(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc(x)

        return x

def resnet18(pretrained=False, **kwargs):
  trained (bool): If True, returns a model pre-trained on ImageNet
    
    model = ResNet(BasicBlock, [2, 2, 2, 2], **kwargs)
    if pretrained:
        model.load_state_dict(model_zoo.load_url(model_urls['resnet18']))
    return model

5.4.4 LSTM结构

参见本人的第6篇学习笔记

5.4.5 预训练加finetunning

此方法来自Hinton在06年发表的论文上，其基本思想是每次训练一层隐藏层节点，将上一层隐藏层的输出作为输入，而本层的输出作为下一层的输入，这就是逐层预训练。
训练完成后，再对整个网络进行“微调（fine-tunning）”。
此方法相当于是找全局最优，然后整合起来寻找全局最优，但是现在基本都是直接拿imagenet的预训练模型直接进行finetunning。

5.4.6 梯度剪切、正则

这个方案主要是针对梯度爆炸提出的，其思想是设值一个剪切阈值，如果更新梯度时，梯度超过了这个阈值，那么就将其强制限制在这个范围之内。这样可以防止梯度爆炸。
另一种防止梯度爆炸的手段是采用权重正则化，正则化主要是通过对网络权重做正则来限制过拟合，但是根据正则项在损失函数中的形式：
可以看出，如果发生梯度爆炸，那么权值的范数就会变的非常大，反过来，通过限制正则化项的大小，也可以在一定程度上限制梯度爆炸的发生。
end

[参考文档]
[1] https://www.jianshu.com/p/3f35e555d5ba
[2] https://www.cnblogs.com/pigbreeder/p/8051442.html
[3] https://www.cnblogs.com/pinking/p/9418280.html
[4] https://www.jianshu.com/p/ec0967460d08
[5] https://zhuanlan.zhihu.com/p/38537439

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dataset 和 datareader 区别
曾经运行该线程的应用程序域已卸载。
guid.tostring() 格式化指南
vs 使用技巧

原文地址：https://www.cnblogs.com/Jack-Tim-TYJ/p/12831950.html