深度学习课程笔记

作业1-1:

  1. 类比牛顿第二定律的案例,在你的工作和生活中还有哪些问题可以用监督学习的框架来解决?模型假设和参数是什么?评价函数(损失)是什么?
  2. 为什么说深度学习工程师有发展前景?怎样从经济学(市场供需)的角度做出解读?

回答1-1:

  1. 比如说商品的价格x与销售量y之间的关系,模型假设是销售量y与商品价格x是一个反比例的关系,参数是销售量y与商品价格x,模型假设是m,则评价函数是1/N * (m*x-y)^2 ,这个N应该是总的样本个数。
  2. 因为深度学习工程师实际上进行的是一个端到端的一个计算过程,他不需要去了解太多的行业背景,也不需要太多的行业经验,他完全可以把得到的原始的没有任何特征的数据输入到网络中,然后得到网络的输出,就会发现数据已经拥有了特征,问题得到了解决,而深度学习工程师所需要做的就是如何去构建这样一个学习的网络。从市场供需来说,市场很需要可以完成这样工作的人才,但是有经验的人才并不总是那么容易就得到的,因此,深度学习给了市场这样一种解决的办法,同时也给了我们这些没有太多行业经验的人一个机会,这就是我的理解吧。

作业1-2:

  1. 样本归一化:预测时的样本数据同样也需要归一化,但使用训练样本的均值和极值计算,这是为什么?

  2. 当部分参数的梯度计算为0(接近0)时,可能是什么情况?是否意味着完成训练?

回答1-2:

  1. 我看课程中老师说的是为了尽可能地模拟真实的环境,不过这个我不是很明白,我自己的理解是这样,我觉得一开始我们是将数据集进行划分的,80%划分为训练集,20%划分为测试集,因此测试集的归一化需要使用训练集的均值和极值进行计算,因为训练集更多嘛,测试集相对来说数据还是有点少的。
  2. 这个呢,一开始我是以为那应该就是到达极值点了,但实际上我把我的数学知识都还给老师了。这个应该是不一定的,首先它有可能是确实到达了全局的极值点;但是也有可能只是一个局部的极值点,这个时候我们就要去和其他的极值点进行比较,判断哪个是全局的极值点如图1所示;同样它还有可能根本不是一个极值点,比如说马鞍这样一个特殊的图形,如图2所示,沿着y轴来看,确实是一个极小值,但是沿着x轴来看却不是极小值,而是一个极大值了,这就很有意思,所以说我们在考虑问题的时候一定要从多个角度去考虑,另外数学基础真的很重要,一定要好好学习数学知识。

深度学习课程笔记_第1张图片

深度学习课程笔记_第2张图片

作业 1-3:

  1. 随机梯度下降的batchsize设置成多少合适?过小有什么问题?过大有什么问题?提示:过大以整个样本集合为例,过小以单个样本为例来思考。
  2. 一次训练使用的配置:5个epoch,1000个样本,batchsize=20,最内层循环执行多少轮? 

回答1-3:

  1. 随机梯度下降的batchsize应该根据自身的情况进行设定,如果数据集不是很大,可以将全部数据读入;如果数据太大,可以考虑使用mini-batch。如果设置过小的话,如单个样本,那么每个epoch就会花费较多的时间,同时由于每次都按照一个样本进行更新梯度,那么可能梯度会方向混乱,最后导致无法收敛;如果设置过大的话,如整个样本集合,虽然epoch的时间减少了,但是可能需要更大的epoch,同时对于数据集很大的情况来说,可能会导致内存崩溃。所以要合理地选择batchsize。
  2. 最内层的循环会执行1000/20 = 50轮。

 

作业1-4:

基本知识

1. 求导的链式法则

链式法则是微积分中的求导法则,用于求一个复合函数的导数,是在微积分的求导运算中一种常用的方法。复合函数的导数将是构成复合这有限个函数在相应点的导数的乘积,就像锁链一样一环套一环,故称链式法则。如 图9 所示,如果求最终输出对内层输入(第一层)的梯度,等于外层梯度(第二层)乘以本层函数的梯度。


图9:求导的链式法则


 

2. 计算图的概念

(1)为何是反向计算梯度?即梯度是由网络后端向前端计算。当前层的梯度要依据处于网络中后一层的梯度来计算,所以只有先算后一层的梯度才能计算本层的梯度。

(2)案例:购买苹果产生消费的计算图。假设一家商店9折促销苹果,每个的单价100元。计算一个顾客总消费的结构如 图10 所示。


图10:购买苹果所产生的消费计算图


 

  • 前向计算过程:以黑色箭头表示,顾客购买了2个苹果,再加上九折的折扣,一共消费100*2*0.9=180元。
  • 后向传播过程:以红色箭头表示,根据链式法则,本层的梯度计算 * 后一层传递过来的梯度,所以需从后向前计算。

最后一层的输出对自身的求导为1。导数第二层根据 图11 所示的乘法求导的公式,分别为0.9*1和200*1。同样的,第三层为100 * 0.9=90,2 * 0.9=1.8。


图11:乘法求导的公式


 

作业题

  1. 根据 图12 所示的乘法和加法的导数公式,完成 图13 购买苹果和橘子的梯度传播的题目。

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图12:乘法和加法的导数公式


 

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图13:购买苹果和橘子产生消费的计算图

回答:

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  1. 挑战题:用代码实现两层的神经网络的梯度传播,中间层的尺寸为13【房价预测案例】(教案当前的版本为一层的神经网络),如 图14 所示。

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图14:两层的神经网络

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