神经网络中的BP算法（原理和推导）

神经网络中的BP算法（原理和推导）

2018年02月08日 00:43:31

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BP算法介绍

BP算法（Background Propagation Alogorithm）， 即误差逆传播算法，是训练多层前馈神经网络的一种最经典的算法，通过BP算法可以学得网络的权重和阈值，且具有可靠的收敛性。

网络结构

首先对所用的符号和变量做约定，这里采用《机器学习》中的命名

训练集：D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)},xi∈Rd,yi∈RlD={(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)},xi∈Rd,yi∈Rl 
即输入的x有d个属性，输出y有l个属性，均以向量表示

输入层到隐层的权重以υihυih表示，隐层到输出层的权重以ωhjωhj表示 
隐层神经元输入和输出层神经元输入如图所示

基本思想

• 通过前向传播确定误差，再利用反向传播减少误差

• 优化基于梯度下降法(gradient decenet)进行，对参数的更新方式为（其中ηη为学习率）

  ω=ω−η∂Ek∂ωhjω=ω−η∂Ek∂ωhj

• 将输入确定为常量1，网络的阈值学习可以等效为权重的学习，本文仅作权重的讨论

前向传播过程：

将输入值传入神经网络，逐层将信号前传，计算输出层的结果yˆy^

计算输出值yˆ和y^和yjyj的误差，通常采用均方误差（mse）

Ek=12Σlj=1(yˆkj−ykj)2Ek=12Σj=1l(y^jk−yjk)2

反向传播过程：

输入层神经元

根据优化策略，减小输出误差需要计算误差关于其输入权的梯度，即∂Ek∂ωhj∂Ek∂ωhj

利用求导的链式法则(Chain Rule)，可以将其展开为

∂Ek∂ωhj∂Ek∂ωhj = ∂Ek∂yˆkj⋅∂yˆkj∂βj⋅∂βj∂ωhj∂Ek∂y^jk·∂y^jk∂βj·∂βj∂ωhj

这个表达式初看上去有点复杂，我们可以一步一步来计算它。

第一项∂Ek∂yˆkj∂Ek∂y^jk

这一项是误差对输出求偏导，由上文提到的均方误差公式可以直接求导计算，结果为−(yˆkj−ykj)−(y^jk−yjk)

第二项∂yˆkj∂βj∂y^jk∂βj

这一项是输出对输入求偏导，即对输出层的激励函数求偏导，在这里选用sigmoid函数作为激励函数 
sigmoid函数：11+e−z11+e−z 具有非常优秀的性质，其中包括导数可用自身表示，f′(x)=f(x)(1−f(x))f′(x)=f(x)(1−f(x))

因此，该项导数可直接写出，为=yˆkj(1−yˆ)=y^jk(1−y^)

第三项∂βj∂ωhj∂βj∂ωhj

这一项是输入对权重求偏导，由图中βjβj的定义直接计算，结果为bhbh

综上，输出层神经元的误差为 
δωhj=−(yˆkj−ykj)yˆkj(1−yˆ)bhδωhj=−(y^jk−yjk)y^jk(1−y^)bh

隐层神经元

对于隐层神经元，输入权梯度为

∂Ek∂bh⋅∂bh∂αh∂Ek∂bh·∂bh∂αh

同样地，激活函数也为sigmoid，可以快速写出第二项导数 
第一项继续运用链式法则，先求误差对输入的偏导∂Ek∂βj∂Ek∂βj，再求输入对隐层神经元的偏导∂βj∂bh∂βj∂bh，方法同上

需要注意的是，隐层神经元不能直接确定对误差的影响，因此对所有输出神经元都需要考虑输入 
（在输出层时只考虑一个待求神经元的输入）

最终求得的导数 
δωih=−(yˆkj−ykj)yˆkj(1−yˆ)Σlj=1ωhjbh(1−bh)xiδωih=−(y^jk−yjk)y^jk(1−y^)Σj=1lωhjbh(1−bh)xi

BP算法遇到的问题

BP算法的精髓在于逐层反向更新权重，基于梯度下降的学习使它具有可靠的学习能力，但也同时会被梯度下降算法固有的缺陷所影响，包括

• 在累积误差下降到一定程度后可能出现梯度消失现象
• 可能收敛至局部最优解
• 过于复杂的网络结构可能导致训练结果过拟合

问题1和2涉及到梯度下降法的优化问题，解决的方法有

• 多次设定参数初始值和学习率
• 使用不同的优化版梯度下降算法（SGD,ADAM等）
• 运用模拟退火技术

问题3解决方法有

• 人工早停，弱测试集误差增高则停止训练
• 对网络复杂度增加正则项