2. HUNG-YI LEE 2022 ML - NN Training tips

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【機器學習2021】類神經網路訓練不起來怎麼辦 系列(一)~(五)

(一)局部最小值 (local minima) 與鞍點 (saddle point)

1. optimization fail

• 使用梯度下降時，當gradiant為0，不一定是卡在local minima，只能說卡在crtical point~

  • local minima旁邊沒路可走，saddle point旁邊有路走?

• 判斷critical point是屬於local minima or saddle point?

  • 數學方法：需先了解loss function的形狀
    • 給定θ′(at critical point)，附近的θ function，也就是L(θ)可以用tayler series approximation來表示：
    • 計算Hessian矩陣，並透過Hessian來判斷critical point是local minima or saddle point。因for all v測試顯然不實際，因此可用linear algebra的eigenvalue來快速判斷

• 若判斷為saddle point：可透過H解

  • 最慢方式，因計算H矩陣eigenvalue很麻煩
  • 實際例子：

• 總結:根據研究，大部分時候並非卡在local minima

(二)批次 (batch) 與動量 (momentum)

batch size影響

• big batch size較穩定，small batch size產生較noisy的gradient

• 因GPU paralled運算，大的batch size不會比較差，反而有優勢

• opt. issue： in training set，過大batch size也不好

  • large batch size 過快算到gradient = 0
    

• overfitting：small batch size在testing set表現好?

  • 解釋(尚待進一步研究)

• 各有優劣，是一個超參數

momentum

• 利用物理現象來參數更新，…

(三)：自動調整學習速率 (Learning Rate)

training stuck問題

• 參數透過training不斷更新，gradient不斷下降；但是當loss不再減小，gradient有時候不是最小!。所以並非每次都是卡在citical point(local minima or saddle point)
• 使用gradient descent卡關常常不是因為critical point，而是learing rate問題!永遠走不到終點

learning rate客製化

• 大原則：觀察error surface

  • 當convex error surface時
  • error surface表示參數們與loss高低之間的關係
  • 某方向平坦：大learning rate
  • 某方向陡峭：小learning rate

• 如何實作：Adagrad

  • 使用一個參數:θi(i指某一個參數)做舉例
    • 增加sigma參數(多個時期的gradient做root mean square而得)
  • root mean square
    • 參考過去每次的gradient做調整，反覆進行調整
    • 使用於Adagrad方法

• 其他版本方法：RMSPropd方法來dynamically調整learning Rate

  • 起因：Adagrad方法不適用在Complex Error Surface，且反應也比RMSPropd慢
  • 缺點：此方法找不到論文，只能site corsara video
  • 特色：可調整各階段新計算的g值之重要性，引入新的超參數alpha參數來調整

• 今日最常使用之optimization方法：Adam

  • Adam：RMSProp + Momentum
    • pyTorch有提供套件自行研究

使用Adaptive learning rate效果

• 問題：累積過多過小的gradient會爆走
• sol：learning rate scheduling
  • 加入以下兩種機制之一：
    • learning rate decay
      • 距離終點越近，learning rate減小
    • warm up(黑科技)
      • learning rate先變大 後變小
      • 遠古時期論文即出現：
        • 2015 residual network論文：arxiv.org/abs/1512.03385
        • 2017 transformer的神奇funtion：arxiv.org/abs/1706.03762
      • 為何如此還需要進一步研究(學界未完善研究)，參考RAdam 1908.03265

總結 Optimization

進化的gradient descent

(四)：損失函數 (Loss) 也可能有影響

classification

• 完整版本：

• 本堂課為方便解釋，定義

  • y head為正確答案、y為預測答案
  • one-hot vector：多維度的n * 1向量，裡面只有0跟1

• softmax()：把y vector contain 各種值，轉換成one-hot vector y promt

  • 輸入的y vector稱為logit
  • 好處：normalize，以及把值之間差距變大

• 當binary classification時，多用sigmoid

  • 思考，其實與softmax 計算binary classification時意義是一樣的

loss of classification

• pyTorch：call cross-entropy時，softmax()會自動被加入到network最後一層，所以TA code中找不到softmax XD

• cross-entropy

  • 常用在classfication 問題
  • 是一個loss function
  • 用數學證明為何常用在classfication問題上
    • 參考過去影片
  • 用舉例說明為何常用在classfication問題上
    • • 左圖卡住的地方，因loss值很大，error surface是非常平坦的，gradient會趨近於零

總結

改變loss function(將error surface鏟平？)可影響optimization時的難易度。

(五)：批次標準化 (Batch Normalization) 簡介

• HW3將會用到batch normalization(CNN)

changing landscape

• 將error surface鏟平的技術之一

• convex error surface產生原因

• feature normalization

  • 不同feature會彼此關聯
    
  • 需要夠大的batch size計算mu and sigma
    
  • 新增beta and gamma參數避免normalization限制model

• testing時候遇到的問題

  • 因資料不足一個batch，常常無法計算出mu/sigma，而無法normalization!
    • sol: pytorch會紀錄training時每次的mu/sigma，計算出moving avg.

• batch normalization in CNN

• internal covariate shift是否有影響之研究

• 讓error surface比較不崎嶇的其他方式

  • batch normalizationg是偶然的，但有用的發現
  • 其他normalization方法
    • 

HW02

Python 中 with用法及原理