《台灣資料科學年會之系列活動:手把手的深度學習實務》筆記


六步完模 – 建立深度學習模型

  1. 決定 hidden layers 層數與其中的 neurons 數量
  2. 決定該層使用的 activation function
  3. 決定模型的 loss function
  4. 決定 optimizer
    • Parameters: learning rate, momentum, decay
  5. 編譯模型 (Compile model)
  6. 開始訓練囉!(Fit model)

關於 validation_split 要注意的小地方

用 Keras 的 validation_split 之前要記得把資料先弄亂,
因為它會從資料的最尾端開始取,
如果沒有弄亂的話切出來的資料 bias 會很大。
可以使用 np.shuffle 來弄亂


Functional API

  • Why “Functional API” ?
    • All layers and models are callable (like function call)
from keras.layers import Input, Dense  
input = Input(shape=(200,))  
output = Dense(10)(input)  
+ 類似 f(x) 的寫法  
    + Dense(10) == f  
    + input == x  
+ 好處是可以 assign 給自己後再用 for loop 很快建非常多層 layer,不用一直用 `model.add`  
+ Easy to manipulate various inpout sources
x1 = input(shape=(10,))  
y1 = Dense(100)(x1)  

x2 = input(shape=(20,))  
new_x2 = keras.layers.concatenate([y1,x2])  
output = Dense(200)(new_x2)  

Model = Model(inputs=[x1,x2],outputs=[output])  

Loss function

  • 為什麼 Cross-entropy 比 Squared error 好?
  • How to select Loss function
    • Classification 常用 cross-entropy
      • 搭配 softmax 當作 output layer 的 activation function
    • Regression 常用 mean absolute/squared error
    • 對特定問題定義 loss function
      • Unbalanced dataset, class 0 : class 1 = 99 : 1
        • Class 1 做錯的話,給它 penalty 99
      • Self-defined loss function

Learning Rate

  • 觀察 Loss,如果有振盪的話,代表 learning rate 可能太大
  • 觀察 Loss,下降的太緩慢的話,代表 learning rate 可能太小
  • 選擇適合的 learning rate 對於 training model 會是很大的影響
  • 通常不會大於 0.1
  • 一次調整一個數量級

Activation Function

Activation Function 可能是最重要的

  • Sigmoid, Tanh, Softsign
    • Sigmoid 介於 0~1 之間
    • Tanh, Softsign 介於 -1~1 之間
    • 值域是有限制的
      • Input 過大或過小影響其實不大
  • Derivatives of Sigmoid, Tanh, Softsign
    • Input 過大或過小時,Gradient 太小,學習就會很慢
    • 所以通常太深的 model 不建議用這 3 個 Activation Function
  • Drawbacks of Sigmoid, Tanh, Softsign
    • Vanishing gradient problem
      • 原因: input 被壓縮到一個相對很小的output range
      • 結果: 很大的 input 變化只能產生很小的 output 變化 => Gradient 小 => 無法有效地學習
    • 特別不適用於深的深度學習模型
  • ReLU, Softplus
    • 在 TensorFlow 上用 Softplus 好像會遇到一些問題

  • Derivatives of ReLU, Softplus
    • ReLU 在輸入小於零時, gradient 等於零,會有問題嗎?
      • 小於 0 的時候可能就不學習了,所以有人提出了 Leaky ReLU
  • Leaky ReLU
    • Allow a small gradient while the input to activation function smaller than 0
    • 在 input < 0 時,還是給他一點些微的斜率
    • 在用 ReLU 的時候 Learning rate 可能要用小一點,效果會比較好。


Optimizer

  • SGD – Stochastic Gradient Descent
    • Stochastic gradient descent
    • 支援 momentum, learning rate decay, Nesterov momentum
      • keras.optimizer.SGD(lr=0.01, momentum=0.0, decay=0.0, nesterov=False)
    • Momentum 的影響
      • 無 momentum: update = -lr*gradient
      • 有 momentum: update = -lr*gradient + m*last_update
    • Learning rate decay after update once
      • 屬於 1/t decay => lr = lr / (1 + decay*t)
      • t: number of done updates
    • Momentum vs Nesterov Momentum
      • Momentum
        • 先算 gradient
        • 加上 momentum
        • 更新
      • Nesterov Momentum
        • 加上 momentum
        • 再算 gradient
        • 更新
      • 兩者出來的效果沒有太大的差別,沒有誰比較好,只是聽到有人用 Nesterov 的時候要知道差別。
  • Adagrad – Adaptive Learning Rate
    • 因材施教:每個參數都有不同的 learning rate
    • 根據之前所有 gradient 的 root mean square 修改
    • Feature scales 不同,需要不同的 learning rates
    • 每個 weight 收斂的速度不一致
      • 但 learning rate 沒有隨著減少的話  bumpy
    • 根據之前所有 gradient 的 root mean square 修改
    • 老馬識途,參考之前的經驗修正現在的步伐
    • 不完全相信當下的 gradient
  • RMSprop – Similar with Adagrad
    • 另一種參考過去 gradient 的方式
      • keras.optimizers.RMSprop(lr=0.001, rho=0.9, epsilon=1e-08, decay=0.0)
    • Adagrad 不管多久之前的經驗都把其權重視為相同的,RMSprop 就是針對這部份做改進,愈久之前的經驗其權重會變得愈低。
    • 這個 Activation 是作者在 Coursera 授課時提出的,沒有論文,所以大家在論文使用這個 activation function 的時候都會 cite 那個 coursera 課程的網址,而且還不少人用的 XDDD
  • Adam – Similar with RMSprop + Momentum
  • Nadam – Adam + Nesterov Momentum
  • How to select Optimizer
    • 一般的起手式: Adam
      • Adaptive learning rate for every weights
      • Momentum included
    • Keras 推薦 RNN 使用 RMSProp
      • 在訓練 RNN 需要注意 explosive gradient 的問題 => clip gradient 的暴力美學
    • RMSProp 與 Adam 的戰爭仍在延燒
      • 各有千秋

處理 Overfitting

  • Regularization
    • 限制 weights 的大小讓 output 曲線比較平滑
    • Weight 較小,input 的差異對 output 產生的影響比較沒有那麼大
    • α (Regularizer) 是用來調整 regularization 的比重
      • 避免顧此失彼 (降低 weights 的大小而犧牲模型準確性)
        避免顧此失彼 (降低 weights 的大小而犧牲模型準確性)
    • L1 and L2 Regularizers
      • L1 norm: Sum of absolute values
      • L2 norm: Root mean square of absolute values
  • Early Stopping
    • 希望在 Model overfitting 之前就停止 training
    • 假如可以停在 loss 最低的點的話就好了
    • Early Stopping in Keras
      • from keras.callbacks import EarlyStopping
      • early_stopping=EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=3)
      • monitor: 要監控的 performance index
      • patience: 可以容忍連續幾次的不思長進
  • Dropout
    • What is Dropout
      • 原本為 neurons 跟 neurons 之間為 fully connected
      • 在訓練過程中,隨機拿掉一些連結 (weight 設為0)
    • 會造成 training performance 變差
      • Error 變大 => 每個 neuron 修正得越多 => 做得越好
    • Implications
      • 增加訓練的難度,在真正的考驗時爆發
      • Dropout 可視為一種終極的 ensemble 方法,N 個 weights 會有 2^N 種 network structures
    • 通常只加在 hidden layer,不會加在 output layer,因為影響太大了,除非 output layer 的 dimension 很大。
    • 注意事項
      • 「不要一開始就加入 Dropout」*3
      • 確定有遇到 Overfitting 再加 Dropout
      • Dropout 會讓 training performance 變差
      • 確定 performance 夠好再加 Dropout,不然 Performance 變低,就算解掉了 Overfitting,出來的結果也沒啥用。
      • Dropout 是在避免 overfitting,不是萬靈丹
      • 參數少時,regularization

Callbacks: 善用 Callbacks 幫助你躺著 train models

Callback Class

from keras.callbacks import Callbacks  

Class LossHistory(Callbacks):  
    def on_train_begin(self, logs={}):  
        self.loss = []  
        self.acc = []  
        self.val_loss = []  
        self.val_acc = []  

    def on_batch_end(self, batch, logs={}):  
        self.loss.append(logs.get('loss'))  
        self.acc.append(logs.get('acc'))  
        self.val_loss.append(logs.get('val_loss'))  
        self.val_acc.append(logs.get('val_acc'))  

    loss_history = LossHistory()  

Callback 的時機

  • on_train_begin
  • on_train_end
  • on_batch_begin
  • on_batch_end
  • on_epoch_begin
  • on_epoch_end

LearningRateScheduler

from keras.callbacks import LearningRateScheduler  

def step_decay(epoch):  
    initial_lrate = 0.1  
    lrate = initial_lrate * (0.999^epoch)  
    return lrate  

Lrate = LearningRateScheduler(step_decay)  

ModelCheckpoint

超級好用

from keras.callbacks import ModelCheckpoint  

checkpoint = ModelCheckpoint(  
    'model.h5',  
    monitor = 'val_loss',  
    verbose = 1,  
    save_best_only = True,  
    mode = 'min',  
)  
  • mode 可以設定成 'auto'

model.fit 時加入 Callbacks

history = model.fit(  
    X_train,  
    Y_train,  
    batch_size=16,  
    verbose=0,  
    epochs=30,  
    shuffle=True,  
    validation_split=0.1,  
    callbacks=[  
        early_stopping,  
        loss_history,  
        lrate,  
        checkpoint,  
    ],  
)  

但也不要一開始就加一堆 callbacks
尤其是 Learning Rate Scheduler
不好的 Learning Rate Scheduler 會導致不好的結果


Semi-supervised Learning

  • 解決的問題
    • 收集到的標籤遠少於實際擁有的資料量
      • 該如何增加 label 呢?
        • Crowd-sourcing
        • Semi-supervised learning
  • 步驟
    • 先用 labeled dataset to train model
      • 至少 train 到一定的程度 (良心事業)
    • 拿 unlabeled dataset 來測試,挑出預測好的 unlabeled dataset
    • 假設預測的都是對的 (unlabeled => labeled)
      • 有更多 labeled dataset 了!
    • Repeat the above steps
  • 注意事項
    • 加入品質不佳的 labels 反而會讓 model 變差
    • 要注意加入的資料有沒有偏差的情況,否則最後 train 出來的 model 會變成只偏向某一類的結果
    • 慎選要加入的 samples

Transfer Learning

  • “transfer”: use the knowledge learned from task A to tackle another task B
  • Use as Fixed Feature Extractor
    • A known model, like VGG, trained on ImageNet
    • ImageNet: 10 millions images with labels
    • 取某一個 layer output 當作 feature vectors
    • Train a classifier based on the features extracted by a known model
    • 當資料很少的時候這招很好用
  • Use as Initialization
    • Initialize your net by the weights of a known model
    • Use your dataset to further train your model
    • Fine-tuning the known model

Short Summary

  • Unlabeled data (lack of y) => Semi-supervised learning
  • Insufficient data (lack of both x and y) => Transfer learning (focus on layer transfer)
    • Use as fixed feature extractor
    • Use as initialization
    • Resources: https://keras.io/applications/

Convolutional Neural Network (CNN)

  • 只要 input 是二維以上,且要找特定的 Pattern 的話,就可以用 CNN,不侷限於影像。
  • DNN 的輸入是一維的向量,那二維的矩陣呢? 例如:圖形資料
  • 將圖形轉換成一維向量
    • Weight 數過多,造成 training 所需時間太長
    • 左上的圖形跟右下的圖形真的有關係嗎?
      • 只要留下重要的地方就好了,不需要全部的 neuron 都連接起來
  • 圖的構成
    • 線條 (Line Segment)
    • 圖案 (Pattern)
    • 物件 (Object)
    • 場景 (Scene)
  • 辨識一個物件只需要幾個特定的圖案
  • Property
    • What: 圖案的類型
    • Where: 重複的圖案可能出現在很多不同的地方
    • Size: 大小的變化並沒有太多的影響
      • Subsampling
  • Convolution in Computer Vision
    • Common applications
    • Adding each pixel and its local neighbors which are weighted by a filter (kernel)
    • Perform this convolution process to every pixels
      • 當 pixel 的 value 高的時候,代表 pattern 有出現在該位置
      • 當 pixel 的 value 低的時候,代表 pattern 沒有出現在該位置
    • A filter could be seen as a pattern
    • 常拿來做 Edge Detection
      • edge = 亮度變化大的地方
      • 凸顯兩像素之間的差異
      • 如果覺得 gap 太小的話,可以再乘上一個 constant 將其凸顯出來
    • 相鄰兩像素值差異越大,convolution 後新像素絕對值越大
  • Convolutional Layer
    • Convolution 執行越多次影像越小
    • Hyper-parameters of Convolutional Layer
      • Filter size
      • Zero-padding
        • Add additional zeros at the border of image
        • Zero-padding 不會影響 convolution 的性質
      • Stride
        • Shrink the output of the convolutional layer
      • Depth (total number of filters)
  • Pooling Layer
    • Why do we need pooling layers?
      • Reduce the number of weights
      • Prevent overfitting
    • Max pooling
      • Consider the existence of patterns in each region
      • 在作 Classification 上用得到
        • 因為我們在做分類的時候會找尋特定的 pattern 是否有出現在該圖片中
      • 但是會有些資訊喪失
    • Average Pooling
      • 因為是取平均的關係,所以出來的結果很高的話,代表該區域的值都很高,所以 pattern 出現在該位置的可能性也很高
      • 用來找尋一再重複出現的 pattern
  • A CNN Example (Object Recognition)
  • Filters Visualization

CNN in Keras

  • Concatenate Datasets by Numpy Functions
    • hstack, dim(6,)
      • [1, 2, 3, 4, 5, 6], Labels
    • vstack, dim(2,3)
      • [[1, 2, 3], [4, 5, 6]], Pixel values
    • dstack, dim(1, 3, 2)
      • [[1, 2], [3, 4], [5, 6]], Dimensions
  • Concatenating Input Datasets
    • 利用 vstack 連接 pixel values;用 hstack 連接 labels
  • Reshape the Training/Testing Inputs
    • 利用影像的長寬資訊先將 RGB 影像分開,再利用 reshape 函式將一維向量轉換為二維矩陣,最後用 dstack 將 RGB image 連接成三維陣列
  • Saving Each Data as Image
    • scipy.misc.imsave
    • PIL.Image
  • Building Your Own CNN Model
'''CNN model'''  

# CNN  
model = Sequential()  
model.add(  
Convolution2D(  
    32,  
    3,  
    3,  
    border_mode='same',  # 有做 zero-padding 的意思  
    input_shape=X_train[0].shape)  
)  
model.add(Activation('relu'))  
model.add(Convolution2D(32, 3, 3))  
model.add(Activation('relu'))  
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))  
model.add(Dropout(0.2))  

model.add(Flatten())  

# DNN  
model.add(Dense(512))  
model.add(Activation('relu'))  
model.add(Dropout(0.5))  
model.add(Dense(10))  
model.add(Activation('softmax'))  
  • Tips for Setting Hyper-parameters
    • 影像的大小須要能夠被 2 整除數次
    • Convolutional Layer
      • 比起使用一個 size 較大的 filter (7x7),可以先嘗試連續使用數個 size 小的 filter (3x3)
      • Stride 的值與 filter size 相關,通常 stride ≤ (W_f - 1)/2
    • Very deep CNN model (16+ Layers) 多使用 3x3 filter 與 stride 1
    • Zero-padding 與 pooling layer 是選擇性的結構
    • Zero-padding 的使用取決於是否要保留邊界的資訊
    • Pooling layer 旨在避免 overfitting 與降低 weights 的數量, 但也減少影像所包含資訊,一般不會大於 3x3
      • 像圍棋就不太適合用 Pooling,因為可能會失真。所以 AlphaGo 其實只有用 Convolutional Layer,沒有用 Pooling Layer。
    • 嘗試修改有不錯效能的 model,會比建立一個全新的模型容易收斂,且 model weights 越多越難 tune 出好的參數

Deep Learning Applications


References


Q&A

  • 如果 feature 數量不夠的話,可以做些簡單的運算增加 feature 的量,尤其是已經知道這樣的 feature 會對 training 有幫助的話。
  • Keras model 相關的操作
    • model.save() 來將訓練好的 model 存起來
    • 之後可用 keras.models.load_model() 來讀入已經訓練好的 model
    • 讀入之後可再用 model.summary() 來確認一下 model 的資訊
    • model.layers[0].get_weights() 可以得到此 model 第 1 層的 weights
    • model.predict() 來預測結果
  • 當資料太大無法一次讀進來時,可以用 Fit Generator
    • 需要自己撰寫一個 generator

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