TShopping

 找回密碼
 註冊
搜索
查看: 1058|回復: 0

[教學] [機器學習 ML]Overfitting 過度學習

[複製鏈接]
發表於 2021-2-5 16:20:03 | 顯示全部樓層 |閱讀模式
 
Push to Facebook
在訓練的時候,經常會出現Overfitting的情況,也是就過度學習的情況,我一開始在實作的時候也遇過很多次,因此就去研究了一下,Overfitting是什麼,然後有那些常見的解決方法。

什麼是Overfitting(過度學習)

Overfitting顧名思義就是過度學習訓練資料,變得無法順利去預測或分辨不是在訓練資料內的其他資料,我用個自己認知的簡單例子來表達

假設現在我要訓練一個模型可以辨識是不是貴賓狗,因此這個模型學習到貴賓的特徵:耳朵長而寬,頭較窄且長,尾巴與身體成一斜角,身體背部短之類的特徵,但因為訓練資料都給黑色的貴賓狗,所以模型過度依賴訓練資料而把黑色的特徵也學習起來了,因此在預估的時候遇到不同顏色的貴賓便會有準確度的問題,這就是過度學習。



來自wiki,藍色跟紅色為當時訓練分類器的資料,黃色為新加入要分類的資料

以上圖來看,綠線就是Overfitting的結果,黑線代表正常的分類模型,綠線雖然完全把訓練資料分類出來,但如果現在有一個新的資料進來(黃色點點),就會造成分類錯誤,因為綠色線的模型在訓練資料的準確率是非常高的,不過在新資料的分類下錯誤率變會提升,以下有個方法可以偵測是否有Overfitting的情況發生





將所有的Training data坼成二部分,一個是Training Set跟Validate Set,Training Set就是真的把資料拿去訓練的,而Validate Set就是去驗證此Model在訓練資料外的資料是否可行。(原來每個實作這樣做的原因是要去偵測Overfitting啊!!恍然大悟)

機器學習的目標就是要訓練機器擁有人類的思考,並且擁有解決一般問題的能力,即使看到沒有包含在訓練資料的資料,也是要可以正確辨識的。而且現在訓練資料越來越龐大,訓練時間越來越久的時況下,避免跟解決Overfitting是機器學習上重要一個課題。

這裡有個連結,是用scikit-learn (python的一個學習套件,之後有時間會做介紹跟實作),來implement Underfitting 跟Overfitting在Linear Regression上的情況

http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_underfitting_overfitting.html

造成Overfitting的原因與解決方式

  • 訓練資料太少

  • 取得更多的資料

這個方法就是收集更多的資料,或是自行生成更多的有效資料(如果你生成一些跟模型無關的資料去訓練只會越來越糟 ,所以必需確正自行生成的資料對訓練模型是有幫助)

  • 擁有太多的參數,功能太強的模型

  • 減少參數或特徵或者是減少神經層數
  • 在相同參數跟相同資料量的情況下,可以使用Regularization(正規化)
  • 在相同參數跟相同資料量的情況下,可以使用Dropout

第一種方法其實就是在降低模型的大小,複雜的模型容易造成過度學習

第二種跟第三種下面會逐一介紹,此二種方法都是現在機器學習中常見用來防止Overfitting的方法。

Regularization (正規化)

  • Weight decay(權重衰減)

Weight decay的意思就是對擁有較大權重的參數,課以罰金,藉此控制Overfitting的情況,因為Overfitting就是Weight 太大的時候可能會發生的問題。

Weight decay的方式就是在loss function (損失函數)加入參數權重的L2 norm,就可以抑制權重變大,我這邊就先不複習L2 norm是什麼,這個應該在線性代數裡面都有教過(但我其實也很久沒看線代有些忘了),我直接用以下公式來介紹 —





L2 norm就是把全部weight的平方和除2



加入weight decay後的gradient decent 更新變更

以上是使用Weight decay後的Gradient decent的參數更新推導, L是loss function,也就是損失函數,做Weight decay就是在loss function上加上Weight的L2 norm,進而推導出weight 更新就是上面的那個公式,可以看出跟原本的gradient decent更新比較,在一開始原本的weight乘上了(1- ηλ),因為 η,λ都為正,因此可以減少原本的weight的影響,越大的weight就變越小,越小的weight改變就不大,這就是Weight decay的由來。

另外補充一下,除了L2 norm以外,L1 norm跟L ∞ norm 都可以做為regular的方法。
  • Dropout

我們直接上一張圖來解釋Dropout的情況 —





Dropout的情形,左邊為一般的深層網路,右邊為dropout過後的深層網路

從上圖來看,經過dropout的網路,每一層都有神經元被打X,在消除上並沒有看見什麼規律性,因此我們可以看出Dropout的方法就是一邊"隨機”消除神經元,一邊訓練的方法。

我就直接拿Keras(python的一個Machine learning套件,之後有時間會做介紹跟實作)內建的dropout source code來做一個介紹,Keras的dropout code比較直觀,tensorflow內建的dropout必需使用tensor去完成,相對於Keras內建的code會比較難懂一些(我看了很久…),但觀念都是一樣的,有興趣的可以自行至以下網址研究https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.10/tensorflow/python/ops/nn_ops.py

  1. def dropout(x, level, noise_shape=None, seed=None):
  2.    
  3.     """
  4.     #以下是參數介紹
  5.         x:輸入
  6.         level:0~1 的浮點數,需要被消除的神經元比例
  7.         noise_shape : 整數張量,為將要應用在輸入上的二值Dropout mask的shape,例如你的輸入為(batch_size, timesteps, features),並且你希望在各個時間步上的Dropout mask都相同,則可傳入noise_shape=(batch_size, 1, features)
  8.         seed : 隨機數種子
  9.     """
  10.    
  11.     if level < 0. or level >= 1:
  12.         raise ValueError('Dropout level must be in interval [0, 1[.')
  13.     if seed is None:
  14.         seed = np.random.randint(1, 10e6)
  15.     if isinstance(noise_shape, list):
  16.         noise_shape = tuple(noise_shape)
  17.     #以上為參數check
  18.    
  19.     rng = RandomStreams(seed=seed)
  20.    
  21.     retain_prob = 1. - level
  22.     #神經元能被保留的機率
  23.    
  24.     if noise_shape is None:
  25.         random_tensor = rng.binomial(x.shape, p=retain_prob, dtype=x.dtype)
  26.         #建立一個跟x一樣大小的白努利隨機函數 (0,1的隨機數列),p為是1的機率,也就是被保留的機率"
  27.     else:
  28.         random_tensor = rng.binomial(noise_shape, p=retain_prob, dtype=x.dtype)
  29.         random_tensor = T.patternbroadcast(random_tensor,
  30.                                            [dim == 1 for dim in noise_shape])
  31.     x *= random_tensor
  32.     #將輸入的input與0,1相乘,乘0的神經元就會被屏蔽,1的就會留下,這便是dropout隨機消除神經元的方法
  33.     x /= retain_prob
  34.     #將output做rescale,也就是所謂的inverted dropout,下面會介紹
  35.    
  36.     return x
複製代碼



從上面的code來看,其實就是這一層的神經元乘以一個白努利隨機數列(0,1的數列),乘以0的就是會被消除的神經元





原本一般的神經網路公式(來自dropout論文)



加入dropout的神經網路公式,乘上了白努利函數(來自dropout 論文)

而在code最後有做了一個rescale,這是所謂的inverted dropout,因為使用dropout的時候,訓練只有 1-level比例的神經元會參與訓練,在預測的時候所有神經元都要參與,這樣的話結果相比於訓練時平均要大1/(1-level),所以在正常預測的時候要乘以1-level,然後在這裡做的就是inverted dropout,直接在訓練的時候做rescale,這樣在預測的時候就不會有這個問題了。





來自dropout 論文,以下有連結

總結

Overfitting 對機器學習來說是常遇到的一個問題,不論是Regularization或是Dropout的技術都是很重要的一環,深入了解才會更加知道何時用Droput,何時用Reularization,這對之後遇到Overfitting有很大的幫助,解決了過度學習才有辦法訓練出一個完善的Neural Network 的Model。

參考資料

EliteDataScience

理解dropout

Overfitting wiki

Deep Learning 書籍


文章出處


 

臉書網友討論

機器學習 Overfitting 過度擬合

機器學習  Overfitting 過度擬合

機器學習 Overfitting 過度擬合

機器學習  Overfitting 過度擬合

機器學習 Overfitting 過度擬合

機器學習  Overfitting 過度擬合
5.png

機器學習 Overfitting 過度擬合

機器學習  Overfitting 過度擬合

機器學習 Overfitting 過度擬合

機器學習  Overfitting 過度擬合

機器學習 Overfitting 過度擬合

機器學習  Overfitting 過度擬合
1.png
*滑块验证:
您需要登錄後才可以回帖 登錄 | 註冊 |

本版積分規則



Archiver|手機版|小黑屋|免責聲明|TShopping

GMT+8, 2024-3-28 23:04 , Processed in 0.056341 second(s), 26 queries .

本論壇言論純屬發表者個人意見,與 TShopping綜合論壇 立場無關 如有意見侵犯了您的權益 請寫信聯絡我們。

Powered by Discuz! X3.2

© 2001-2013 Comsenz Inc.

快速回復 返回頂部 返回列表