AI-02a5a5.神经网络-与学习相关的技巧-权重初始值

权重的初始值

在神经网络的学习中，权重的初始值特别重要。实际上，设定什么样的权重初始值，经常关系到神经网络的学习能否成功。

不要将权重初始值设为 0

权值衰减（weight decay）：抑制过拟合、提高泛化能力的技巧。

如果想减小权重的值，一开始就将初始值设为较小的值才是正途。

将权重初始值设为0的话，将无法正确进行学习。为什么呢？
在误差反向传播法中，所有的权重值都会进行相同的更新。比如，在2层神经网络中，假设第1层和第2层的权重为0。这样一来，正向传播时，因为输入层的权重为0，所以第2层的神经元全部会被传递相同的值。第2层的神经元中全部输入相同的值，这意味着反向传播时第2层的权重全部都会进行相同的更新。因此，权重被更新为相同的值，并拥有了对称的值（重复的值）。这使得神经网络拥有许多不同的权重的意义丧失了。为了防止“权重均一化”（瓦解权重的对称结构），必须随机生成初始值。

隐藏层的激活值的分布

向一个5层神经网络（激活函数使用sigmoid函数）传入随机生成的输入数据，用直方图绘制各层激活值的数据分布。

# coding: utf-8
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rcParams# 设置中文字体
rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 使用黑体
rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决负号显示问题def sigmoid(x):return 1 / (1 + np.exp(-x))def ReLU(x):return np.maximum(0, x)def tanh(x):return np.tanh(x)input_data = np.random.randn(1000, 100)  # 1000个数据
node_num = 100  # 各隐藏层节点（神经元）数
hidden_layer_size = 5  # 隐藏的层有5层
activations = {}  # 激活值的结果保存在这里x = input_datafor i in range(hidden_layer_size):if i != 0:x = activations[i-1]# 改变初始值进行实验！w = np.random.randn(node_num, node_num) * 1# w = np.random.randn(node_num, node_num) * 0.01# w = np.random.randn(node_num, node_num) * np.sqrt(1.0 / node_num) # Xavier初始值，适用 sigmoid、tanh等S型曲线# w = np.random.randn(node_num, node_num) * np.sqrt(2.0 / node_num) # He初始值，适用 ReLUa = np.dot(x, w)# 将激活函数的种类也改变，来进行实验！z = sigmoid(a)# z = ReLU(a)# z = tanh(a)activations[i] = z# 绘制直方图
for i, a in activations.items():plt.subplot(1, len(activations), i+1)plt.title(str(i+1) + "-layer")if i != 0: plt.yticks([], [])# plt.xlim(0.1, 1)# plt.ylim(0, 7000)plt.hist(a.flatten(), 30, range=(0,1))# plt.hist(a.flatten(), 30)if i == 0:plt.xlabel("标准差为1的高斯分布作为权重初始值时的sigmoid的各层激活值的分布", loc='left')
plt.show()

在这里插入图片描述

各层的激活值呈偏向0和1的分布。这里使用的sigmoid函数是S型函数，随着输出不断地靠近0（或者靠近1），它的导数的值逐渐接近0。因此，偏向0和1的数据分布会造成反向传播中梯度的值不断变小，最后消失。这个问题称为梯度消失（gradient vanishing）。层次加深的深度学习中，梯度消失的问题可能会更加严重。

在这里插入图片描述

集中在0.5附近的分布。没有偏向0和1，所以不会发生梯度消失的问题。但是，激活值的分布有所偏向，不同数量的神经元的输出几乎相同，说明在表现力上会有很大问题。因此，激活值在分布上有所偏向会出现“表现力受限”的问题。

各层的激活值的分布都要求有适当的广度。为什么呢？因为通过在各层间传递多样性的数据，神经网络可以进行高效的学习。反过来，如果传递的是有所偏向的数据，就会出现梯度消失或者“表现力受限”的问题，导致学习可能无法顺利进行。

Xavier初始值

Xavier的论文中，为了使各层的激活值呈现出具有相同广度的分布，推导了合适的权重尺度。推导出的结论是，如果前一层的节点数为 $n$ ，则初始值使用标准差为的分布 $\frac{1}{\sqrt{n}}$

在这里插入图片描述

越是后面的层，图像变得越歪斜，但是呈现了比之前更有广度的分布。因为各层间传递的数据有适当的广度，所以sigmoid函数的表现力不受限制，有望进行高效的学习。

在这里插入图片描述

使用tanh函数后，会呈漂亮的吊钟型分布。tanh函数和sigmoid函数同是 S型曲线函数，但tanh函数是关于原点(0, 0)对称的 S型曲线，而sigmoid函数是关于(x, y)=(0, 0.5)对称的S型曲线。

用作激活函数的函数最好具有关于原点对称的性质。

He初始值

Xavier初始值是以激活函数是线性函数为前提而推导出来的。因为sigmoid函数和tanh函数左右对称，且中央附近可以视作线性函数，所以适合使用Xavier初始值。

但当激活函数使用ReLU时，一般推荐使用ReLU专用的初始值，He初始值。

当前一层的节点数为 $n$ 时，He初始值使用标准差为 $\sqrt{\frac{2}{n}}$ 的高斯分布。当Xavier初始值是 $\sqrt{\frac{1}{n}}$ 时，（直观上）可以解释为，因为ReLU的负值区域的值为0，为了使它更有广度，所以需要2倍的系数。

在这里插入图片描述

当“std = 0.01”时，各层的激活值非常小。神经网络上传递的是非常小的值，说明逆向传播时权重的梯度也同样很小。这是很严重的问题，实际上学习基本上没有进展。

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随着层的加深，偏向一点点变大。实际上，层加深后，激活值的偏向变大，学习时会出现梯度消失的问题。

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各层中分布的广度相同。由于即便层加深，数据的广度也能保持不变，因此逆向传播时，也会传递合适的值。

当激活函数使用ReLU时，权重初始值使用He初始值，当激活函数为sigmoid或tanh等S型曲线函数时，初始值使用Xavier初始值。这是目前的最佳实践。

在这里插入图片描述

神经网络有5层，每层有100个神经元，激活函数使用的是ReLU。
从上图分析可知，std = 0.01时完全无法进行学习。这和刚才观察到的激活值的分布一样，是因为正向传播中传递的值很小（集中在0附近的数据）。因此，逆向传播时求到的梯度也很小，权重几乎不进行更新。相反，当权重初始值为Xavier初始值和He初始值时，学习进行得很顺利。并且，我们发现He初始值时的学习进度更快一些。

# coding: utf-8
import os
import syssys.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.util import smooth_curve
from common.multi_layer_net import MultiLayerNet
from common.optimizer import SGD
from matplotlib import rcParams# 设置中文字体
rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 使用黑体
rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决负号显示问题# 0:读入MNIST数据==========
(x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(normalize=True)
train_size = x_train.shape[0]
batch_size = 128
max_iterations = 2000# 1:进行实验的设置==========
weight_init_types = {'std=0.01': 0.01, 'Xavier': 'sigmoid', 'He': 'relu'}
optimizer = SGD(lr=0.01)networks = {}
train_loss = {}
for key, weight_type in weight_init_types.items():networks[key] = MultiLayerNet(input_size=784, hidden_size_list=[100, 100, 100, 100],output_size=10, weight_init_std=weight_type)train_loss[key] = []# 2:开始训练==========
for i in range(max_iterations):batch_mask = np.random.choice(train_size, batch_size)x_batch = x_train[batch_mask]t_batch = t_train[batch_mask]for key in weight_init_types.keys():grads = networks[key].gradient(x_batch, t_batch)optimizer.update(networks[key].params, grads)loss = networks[key].loss(x_batch, t_batch)train_loss[key].append(loss)if i % 100 == 0:print("===========" + "iteration:" + str(i) + "===========")for key in weight_init_types.keys():loss = networks[key].loss(x_batch, t_batch)print(key + ":" + str(loss))# 3.绘制图形==========
markers = {'std=0.01': 'o', 'Xavier': 's', 'He': 'D'}
x = np.arange(max_iterations)
for key in weight_init_types.keys():plt.plot(x, smooth_curve(train_loss[key]), marker=markers[key], markevery=100, label=key)plt.xlabel("学习迭代次数")
plt.ylabel("损失函数值")
plt.title("基于MNIST数据集的权重初始值的比较")
plt.ylim(0, 2.5)
plt.legend()
plt.show()