机器学习 神经网络过拟合 权值衰减算法

本文主要是介绍机器学习 神经网络过拟合 权值衰减算法，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！

使用权值衰减算法解决神经网络过拟合问题、python实现

• 一、what is 过拟合
• 二、过拟合原因
• 三、权值衰减
• 四、实验验证
• 4.1制造过拟合现象
• 4.2使用权值衰减抑制过拟合

一、what is 过拟合

过拟合指只能拟合训练数据，但不能很好拟合不包含在训练数据中的其他数据的状态。

二、过拟合原因

模型参数过多、表现力强

训练数据少

三、权值衰减

这玩意在之前提到过，就是减小权值，通过在学习过程中对大的权重进行惩罚，来抑制过拟合。

深度学习目的是减小损失函数的值，那么为损失函数加上权重平方范数，就可以抑制权重变大。

L2范数是什么，就是相当于各个元素的平方和。如下面数学式子表示。

正则化是什么，regularizer，也就是规则化，也就是，向你的模型加入某些规则。为损失函数加上权重平方范数其实就是加上了正则化项，这个正则化项就是L2范数的权值衰减。

L2范数的权值衰减数学表达：

W是权重。λ是控制正则化强度的超参数，它越大，对权重施加的惩罚越多。二分之一是调整常量，这样的话，求导后是λW。

求权重的梯度的计算中，要为之前的误差反向传播法的结果加上正则化项的导数λW。

四、实验验证

4.1制造过拟合现象

我们制造过拟合，就需要增加网络参数，减少训练数据，那么就从MNIST数据集里只选出来300个数据，然后增加网络复杂幅度用7层网络，每层100个神经元，激活函数ReLU。

代码：

import os
import sys

sys.path.append(os.pardir)  # 为了导入父目录的文件而进行的设定
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from dataset.mnist import load_mnist
from common.multi_layer_net import MultiLayerNet
from common.optimizer import SGD

(x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(normalize=True)

# 为了再现过拟合，减少学习数据
x_train = x_train[:300]
t_train = t_train[:300]

# weight decay（权值衰减）的设定 =======================
weight_decay_lambda = 0 # 不使用权值衰减的情况
#weight_decay_lambda = 0.1
# ====================================================

network = MultiLayerNet(input_size=784, hidden_size_list=[100, 100, 100, 100, 100, 100], output_size=10,
                        weight_decay_lambda=weight_decay_lambda)
optimizer = SGD(lr=0.01)

max_epochs = 201
train_size = x_train.shape[0]
batch_size = 100

train_loss_list = []
train_acc_list = []
test_acc_list = []

iter_per_epoch = max(train_size / batch_size, 1)
epoch_cnt = 0

for i in range(1000000000):
    batch_mask = np.random.choice(train_size, batch_size)
    x_batch = x_train[batch_mask]
    t_batch = t_train[batch_mask]

    grads = network.gradient(x_batch, t_batch)
    optimizer.update(network.params, grads)

    if i % iter_per_epoch == 0:
        train_acc = network.accuracy(x_train, t_train)
        test_acc = network.accuracy(x_test, t_test)
        train_acc_list.append(train_acc)
        test_acc_list.append(test_acc)

        print("epoch:" + str(epoch_cnt) + ", train acc:" + str(train_acc) + ", test acc:" + str(test_acc))

        epoch_cnt += 1
        if epoch_cnt >= max_epochs:
            break


# 3.绘制图形==========
markers = {'train': 'o', 'test': 's'}
x = np.arange(max_epochs)
plt.plot(x, train_acc_list, marker='o', label='train', markevery=10)
plt.plot(x, test_acc_list, marker='s', label='test', markevery=10)
plt.xlabel("epochs")
plt.ylabel("accuracy")
plt.ylim(0, 1.0)
plt.legend(loc='lower right')
plt.show()

由图可看出，过了100个epoch，用训练数据测得识别精度几乎为100%，但是测试数据与100%有较大差距，说明，模型对训练时没有使用的测试数据拟合的不好。

4.2使用权值衰减抑制过拟合

在上面代码中修改weight_decay_lambda = 0.1，可以看到如下结果。

测试数据和训练数据识别精度有差距，但是差距比之前的减小了。

有人说，那他的测试数据识别精度也没提升啊。

其实这是因为训练数据的精度也没到100%哦，如果再有多个训练数据进入网络训练，它精度到100%的时候，测试数据精度就会比之前过拟合时候要高。

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