Tensorflow 学习（一） DNN的前世今生（一）加源代码展示

这篇博客呢，主要记录的是自己对DNN的理解，然后呢，还记录了一下比较前沿的DNN的理论 ELU，Dropout,动量法，RMSProp。反向传播算法呢，由于CSDN上面街上的已经很多了，不在这篇的讨论范围之类，这篇博客主要参考的台大李宏毅的机器学习、以及DeepLearning 这本书吧。

我只是知识的搬运工 JXinyee，嘿嘿

在此附上李宏毅老师的个人主页，讲的非常非常好http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_MLDS18.html

我们刚开始在使用深度学习的使用，大多数人用的都是手写数字识别这个数据集。而且这个手写数字识别大概需要3个隐藏层就能达到92%以上的准确率。但是随着时代进步，社会发展。如果你需要解决非常复杂的问题，例如语音识别中的上百种语言，无数多个单词该怎么办？ 这时候就要训练更深的 DNN，也许有 10 层，每层包含数百个神经元，通过数十万个连接来连接。这就引入了梯度爆炸的问题了，如果你对此抱有怀疑，不妨看一下下面这个函数。

很长一段时间人们用sigmoid函数作为激活函数，人们认为这种连续性的函数似乎能模拟人的大脑神经元的活动，当然事实上，后来证明relu更好。

1 sigmoid 函数的y值 对应的都是正的，均值为0.5，这会让训练得到的方差随着层数递增不断加大，人们后来通过这个提出了tanh函数 均值为0，效果确实要好一些

2.如上图所示，函数上分别有1、2、3三个点当sigmoid函数的目标点是1的时候，但是你现在处于3这个位置时。你会发现从3用梯度下降多么多么的艰难，因为3的梯度接近于0，这也会出现，我们发现训练着训练着发现，越接近输入层的伸进网络的权重越发不动了，梯度似乎“消失”了，这会导致训练深层的神经网络，训练会非常缓慢，这也是一段时间内，神级网络臭名昭著的原因。

解决梯度消失的方法（Xavier初始化）

Glorot 和 Bengio 在2015年的一篇论文中认为，我们需要每层输出的方差等于其输入的方差。（这里有一个比喻：如果将麦克风放大器的旋钮设置得太接近于零，人们听不到声音，但是如果将麦克风放大器设置得太大，声音就会饱和，人们就会听不懂你在说什么。神经网络也是如此，我们既不希望权重在传递的过程中消失了，也不希望他爆炸饱和。

于是他们提出了一个公式：

他们发现随机初始化连接权重必须如公式 11-1 所描述的那样。其中n_inputs和n_outputs是权重正在被初始化的层（也称为扇入和扇出）的输入和输出连接的数量。具体的证明公式，请看Glorot 和 Bengio 的论文。现在好多都是这么干的。

另外Glorot 和 Bengio 在 2010 年的论文中的一个见解是，消失/爆炸的梯度问题部分是由于激活函数的选择不好造成的。 在那之前，大多数人都认为，如果大自然选择在生物神经元中使用 sigmoid 激活函数，它们必定是一个很好的选择。 但事实证明，其他激活函数在深度神经网络中表现得更好，特别是 ReLU 激活函数，主要是因为它对正值不会饱和（也因为它的计算速度很快）。而且也很简单，这也是大自然的神奇之处，越简单的函数泛性反而越好。

首先relu这个函数呢，我们可以看到求导非常的简单，而且是固定值，不会出现梯度消失的问题，在另一方面，relu能够更好的拟合函数，包括非常复杂的函数。拿李宏毅老师上课给的一个例子：

对于一个给定的函数f1,现在我们要找一个函数f2去拟合它，我们不妨假设这俩个函数相差L*||x1-x2||，这里的L是一个常数，相差越小，说明俩个函数越接近。这样我们就把损失函数最小化的问题转化了。

我们原先的问题是上面这个公式（典型的损失函数），现在我们就转化为，在一定的区间上寻找一个直线，注意一定要是直线！

让他们的差距尽可能的小。如图，怎么让ε尽可能的小呢，只需要让l足够小就可以了。

那么你会说这个函数图像和relu又有什么关系呢？嘻嘻，仔细瞅一眼下面这个函数，它其实就是由右边的函数组合而成，而右边的函数，每一条蓝色线就是俩个relu的组合了。

深度学习为什么要越深越好呢

事实上搞定了上面这个relu的问题，我们自然而然会产生一个疑问，反正都用relu可以拟合出来，那么我们为什么要用那么多隐藏层呢，直接一层，只要有足够多的神经元让它学习不也是可以么？这样顺道似乎也能解决层次过多，梯度爆炸和梯度消失的问题了？事实上并非如此，深度学习之所以越深，是因为它能指数型减少我们需要的参数，注意！是指数型减少！

如上图所示，拟合这样一个函数，在一层大概需要8个神经元激活函数为relu函数，而在深度学习中只需要3个神经元激活函数是relu就够了，你可以把它简单理解为折纸，如果我们把一张纸对折3次，再展开那么这张纸上会留下8个痕迹，如果是直接在纸上画痕迹，大概需要画8次。这也是为什么越深的神经网络比越胖的神经网络好的原因！

ELU、LeakyRelu

事实上relu并不完美，从他的函数图像我们可以看到一旦x小于0，那么y也就相应变成0了，而且梯度为0，那么一旦我们在训练的时候不小心到了0这个区域，这就意味着这个神经元再也无法通过梯度下降活过来了，这也是神经元死亡的问题，为了解决这个问题，人们额外加了一个alpha超参。这个alpha可以自己设，也可以通过学习得到。如下图虽然x一时半会小于0，y也跟着小于0了，但还是有缓慢梯度的，这意味着有朝一日他能活过来。人们甚至还不满足加了一个指数型线性神经元ELU，唉算力强真的惹不起。其实都大同小异，这个主要是为了解决在0处不可导的问题。

hidden = tf.layers.dense(X, hidden1, activation=tf.nn.elu, name="hidden") #tensorflow 定义一个relu特别简单,定义一个leaky虽然没有现成的，直接定义也可以

def leakyrelu(z, name=None):
    return tf.maximum(0.02 * z, z, name=name)

hidden = tf.layers.dense(X, hidden, activation=leakyrelu, name="hidden")

梯度标准化问题

使用 Xavier初始化和 ELU（或任何 ReLU 变体）可以显著减少训练开始阶段的梯度消失/爆炸问题，但不保证在训练期间问题不会回来。

在 2015 年的一篇论文中，Sergey Ioffe 和 Christian Szegedy 提出了一种称为批量标准化（Batch Normalization，BN）的技术来解决梯度消失/爆炸问题，每层输入的分布在训练期间改变的问题，更普遍的问题是当前一层的参数改变，每层输入的分布会在训练过程中发生变化（他们称之为内部协变量偏移问题）。

该技术包括在每层的激活函数之前在模型中添加操作，简单地对输入进行zero-centering和规范化，然后每层使用两个新参数（一个用于尺度变换，另一个用于偏移）对结果进行尺度变换和偏移。 换句话说，这个操作可以让模型学习到每层输入值的最佳尺度,均值。为了对输入进行归零和归一化，算法需要估计输入的均值和标准差。 它通过评估当前小批量输入的均值和标准差（因此命名为“批量标准化”）来实现。公式如下：

z是最终的输出，虽然增加了γ和β俩个参数，而且每一次标准化训练都要计算u和δ，加大了计算负担，但是会显著减少梯度爆炸的问题。tensorflow也提供了专门的包去做这个。

现在给出俩个代码进行前后对比，一个是relu，另一个使用elu进行batch_norm方式，可能是我这里的隐藏层层数比较低，所以效果并没有明显与relu造成差异

#relu方法
# Common imports
import numpy as np
import os
import tensorflow as tf
# to make this notebook's output stable across runs
def reset_graph(seed=42):
    tf.reset_default_graph()
    tf.set_random_seed(seed)
    np.random.seed(seed)reset_graph()
#mnist 手写数字识别为例
n_inputs = 28* 28
n_hidden1 = 300
n_hidden2 =100
n_outputs = 10
def leakyrelu(z,name =None):
    return tf.maximum(0.02*z,z,name=name)
X =tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,n_inputs), name ="X")
y= tf.placeholder(tf.int32,shape=(None), name = "y")
with tf.name_scope("dnn"):
    hidden1 = tf.layers.dense(X, n_hidden1, activation=leakyrelu, name="hidden1")
    hidden2 = tf.layers.dense(hidden1, n_hidden2, activation=leakyrelu, name="hidden2")
    logits = tf.layers.dense(hidden2, n_outputs, name="outputs")
with tf.name_scope("loss"):
    xentropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y,logits=logits)
    loss = tf.reduce_mean(xentropy,name="loss")
learning_ratge = 0.01
with tf.name_scope("train"):
    optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate =learning_ratge)
    training_op = optimizer.minimize(loss)
with tf.name_scope("eval"):
    correct = tf.nn.in_top_k(logits,y,1)
    accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct,tf.float32))
init = tf.global_variables_initializer()
saver= tf.train.Saver()
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data/")
X_train = mnist.train.images.astype(np.float32).reshape(-1, 28*28) 
X_test = mnist.test.images.astype(np.float32).reshape(-1, 28*28) 
y_test = mnist.test.labels
y_train = mnist.train.labels
y_train = y_train.astype(np.int32)
y_test = y_test.astype(np.int32)def shuffle_batch(X,y,batch_size):
    rnd_idx = np.random.permutation(len(X))
    n_batches = len(X) // batch_size
    for batch_idx in np.array_split(rnd_idx,n_batches):
        X_batch,y_batch = X[batch_idx],y[batch_idx]
        yield X_batch,y_batch
n_epochs = 40
batch_size = 50
with tf.Session() as sess:
    init.run()
    for epoch in range(n_epochs):
        for X_batch,y_batch in shuffle_batch(X_train,
                                             y_train,batch_size):
            sess.run(training_op,feed_dict={X:X_batch,y:y_batch})
        if(epoch%5 ==0):
            acc_batch = accuracy.eval(feed_dict={X:X_batch,y:y_batch})
            acc_valid = accuracy.eval(feed_dict={X:X_test,y:y_test})
            print(epoch,"Batch accuracy:",acc_batch,
                  "Valid accuracy",acc_valid)
    save_path = saver.save(sess,"./my_model_final.ckpt")
            

relu方法结果展示

0 Batch accuracy: 0.88 Valid accuracy 0.8981
5 Batch accuracy: 0.94 Valid accuracy 0.9431
10 Batch accuracy: 0.96 Valid accuracy 0.9574
15 Batch accuracy: 0.98 Valid accuracy 0.9632
20 Batch accuracy: 0.98 Valid accuracy 0.9681
25 Batch accuracy: 1.0 Valid accuracy 0.9724
30 Batch accuracy: 0.98 Valid accuracy 0.9735
35 Batch accuracy: 1.0 Valid accuracy 0.9754

97.5%的手写数字识别准确率，还可以吧

ELU 加Batch_norm代码和结果展示

reset_graph()
from functools import partial

import tensorflow as tf

if __name__ == '__main__':
    n_inputs = 28 * 28
    n_hidden1 = 300
    n_hidden2 = 100
    n_outputs = 10

    

    batch_norm_momentum = 0.9
    learning_rate = 0.01

    X = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, n_inputs), name = 'X')
    y = tf.placeholder(tf.int64, shape=None, name = 'y')
    training = tf.placeholder_with_default(False, shape=(), name = 'training')#给Batch norm加一个placeholder

    with tf.name_scope("dnn"):
        he_init = tf.contrib.layers.variance_scaling_initializer()
        #对权重的初始化

        my_batch_norm_layer = partial(
            tf.layers.batch_normalization,
            training = training,
            momentum = batch_norm_momentum
        )

        my_dense_layer = partial(
            tf.layers.dense,
            kernel_initializer = he_init
        )

        hidden1 = my_dense_layer(X ,n_hidden1 ,name = 'hidden1')
        bn1 = tf.nn.elu(my_batch_norm_layer(hidden1))
        hidden2 = my_dense_layer(bn1, n_hidden2, name = 'hidden2')
        bn2 = tf.nn.elu(my_batch_norm_layer(hidden2))
        logists_before_bn = my_dense_layer(bn2, n_outputs, name = 'outputs')
        logists = my_batch_norm_layer(logists_before_bn)

    with tf.name_scope('loss'):
        xentropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels = y, logits= logists)
        loss = tf.reduce_mean(xentropy, name = 'loss')

    with tf.name_scope('train'):
        optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate)
        training_op = optimizer.minimize(loss)

    with tf.name_scope("eval"):
        correct = tf.nn.in_top_k(logists, y, 1)
        accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct, tf.float32))

    init = tf.global_variables_initializer()
    saver = tf.train.Saver()

    n_epoches = 40
    batch_size = 50
# 注意：由于我们使用的是 tf.layers.batch_normalization() 而不是 tf.contrib.layers.batch_norm()（如本书所述），
# 所以我们需要明确运行批量规范化所需的额外更新操作（sess.run([ training_op，extra_update_ops], ...)。
    extra_update_ops = tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS)

    with tf.Session() as sess:
        init.run()
        for epoch in range(n_epoches):
            for X_batch,y_batch in shuffle_batch(X_train,
                                             y_train,batch_size):
                sess.run(training_op,feed_dict={X:X_batch,y:y_batch})
            if epoch%5 ==0:
                accuracy_val = accuracy.eval(feed_dict= {X:mnist.test.images,
                                                        y:mnist.test.labels})
                print(epoch, 'Test accuracy:', accuracy_val)

0 Test accuracy: 0.9055
5 Test accuracy: 0.9438
10 Test accuracy: 0.9576
15 Test accuracy: 0.9654
20 Test accuracy: 0.9676
25 Test accuracy: 0.9714
30 Test accuracy: 0.973
35 Test accuracy: 0.9728

最后效果也只是97.28%和relu半斤八两，sad!!!!!

好像晚上有点肝不动了，下一篇再写一写dropout，动量法什么的把