Deep learning with Python 学习笔记(11)

总结

机器学习(machine learning)是人工智能的一个特殊子领域,其目标是仅靠观察训练数据来自动开发程序[即模型(model)]。将数据转换为程序的这个过程叫作学习(learning)

深度学习(deep learning)是机器学习的众多分支之一,它的模型是一长串几何函数,一个接一个地作用在数据上。这些运算被组织成模块,叫作层(layer)。深度学习模型通常都是层的堆叠,或者更通俗地说,是层组成的图。这些层由权重(weight)来参数化,权重是在训练过程中需要学习的参数。模型的知识(knowledge)保存在它的权重中,学习的过程就是为这些权重找到正确的值

在深度学习中,一切都是向量,即一切都是几何空间(geometric space)中的点(point)。在开始学习之前,我们首先需要将模型输入(文本、图像等)和目标向量化(vectorize),即将其转换为初始输入向量空间和目标向量空间。深度学习模型的每一层都对通过它的数据做一个简单的几何变换。模型中的层链共同形成了一个非常复杂的几何变换,它可以分解为一系列简单的几何变换。这个复杂变换试图将输入空间映射到目标空间,每次映射一个点。这个变换由层的权重来参数化,权重根据模型当前表现进行迭代更新。这种几何变换有一个关键性质,就是它必须是可微的(differentiable),这样我们才能通过梯度下降来学习其参数。直观上来看,这意味着从输入到输出的几何变形必须是平滑且连续的,这是一个很重要的约束条件

深度学习整件事情完全取决于一个核心思想:意义来自于事物之间的成对关系(一门语言的单词之间,一张图像的像素之间等),而这些关系可以用距离函数来表示

深度学习中最常见的三种网络架构: 密集连接网络、卷积网络和循环网络

对于不同的数据进行处理时,我们应该使用不同的架构,以下为输入模式与适当的网络架构之间的对应关系

向量数据:密集连接网络(Dense 层)

图像数据:二维卷积神经网络

声音数据(比如波形):一维卷积神经网络(首选)或循环神经网络

文本数据:一维卷积神经网络(首选)或循环神经网络

时间序列数据:循环神经网络(首选)或一维卷积神经网络

其他类型的序列数据:循环神经网络或一维卷积神经网络。如果数据顺序非常重要(比如时间序列,但文本不是),那么首选循环神经网络

视频数据:三维卷积神经网络(如果你需要捕捉运动效果),或者帧级的二维神经网络(用于特征提取)+ 循环神经网络或一维卷积神经网络(用于处理得到的序列)

立体数据:三维卷积神经网络

三种网络架构的特点

1. 密集连接网络

密集连接网络是 Dense 层的堆叠,它用于处理向量数据(向量批量)。这种网络假设输入特征中没有特定结构:之所以叫作密集连接,是因为 Dense 层的每个单元都和其他所有单元相连接。这种层试图映射任意两个输入特征之间的关系,它与二维卷积层不同,后者仅查看局部关系

密集连接网络最常用于分类数据(比如输入特征是属性的列表),还用于大多数网络最终分类或回归的阶段。对于二分类问题(binary classification),层堆叠的最后一层是使用 sigmoid 激活且只有一个单元的 Dense 层,并使用 binary_crossentropy 作为损失。目标应该是 0 或 1

对于单标签多分类问题(single-label categorical classification,每个样本只有一个类别,不会超过一个),层堆叠的最后一层是一个 Dense 层,它使用 softmax 激活,其单元个数等于类别个数。如果目标是 one-hot 编码的,那么使用 categorical_crossentropy 作为损失;如果目标是整数,那么使用 sparse_categorical_crossentropy 作为损失

对于多标签多分类问题(multilabel categorical classification,每个样本可以有多个类别),层堆叠的最后一层是一个 Dense 层,它使用 sigmoid 激活,其单元个数等于类别个数,并使用 binary_crossentropy 作为损失。目标应该是 k-hot 编码的

对于连续值向量的回归(regression)问题,层堆叠的最后一层是一个不带激活 Dense 层,其单元个数等于你要预测的值的个数。有几种损失可用于回归问题,最常见的是 mean_squared_error(均方误差,MSE)和 mean_absolute_error(平均绝对误差,MAE)

2. 卷积神经网络

卷积层能够查看空间局部模式,其方法是对输入张量的不同空间位置(图块)应用相同的几何变换。这样得到的表示具有平移不变性,这使得卷积层能够高效利用数据,并且能够高度模块化。这个想法适用于任何维度的空间,包括一维(序列)、二维(图像)、三维(立体数据)等。你可以使用 Conv1D 层来处理序列(特别是文本,它对时间序列的效果并不好,因为时间序列通常不满足平移不变的假设),使用 Conv2D 层来处理图像,使用 Conv3D 层来处理立体数据

卷积神经网络或卷积网络是卷积层和最大池化层的堆叠。池化层可以对数据进行空间下采样,这么做有两个目的:随着特征数量的增大,我们需要让特征图的尺寸保持在合理范围内;让后面的卷积层能够“看到”输入中更大的空间范围。卷积神经网络的最后通常是一个 Flatten 运算或全局池化层,将空间特征图转换为向量,然后再是 Dense 层,用于实现分类或回归

大部分(或者全部)普通卷积很可能不久后会被深度可分离卷积(depthwise separable convolution,SeparableConv2D 层)所替代,后者与前者等效,但速度更快、表示效率更高。对于三维、二维和一维的输入来说都是如此

例子

model.add(layers.SeparableConv2D(64, 3, activation='relu'))

3. 循环神经网络

循环神经网络(RNN,recurrent neural network)的工作原理是,对输入序列每次处理一个时间步,并且自始至终保存一个状态(state,这个状态通常是一个向量或一组向量,即状态几何空间中的点)。如果序列中的模式不具有时间平移不变性(比如时间序列数据,最近的过去比遥远的过去更加重要),那么应该优先使用循环神经网络,而不是一维卷积神经网络

Keras 中有三种 RNN 层:SimpleRNN、GRU 和 LSTM。对于大多数实际用途,你应该使用GRU 或 LSTM。两者中 LSTM 更加强大,计算代价也更高。你可以将 GRU 看作是一种更简单、计算代价更小的替代方法

想要将多个 RNN 层逐个堆叠在一起,最后一层之前的每一层都应该返回输出的完整序列(每个输入时间步都对应一个输出时间步)。如果你不再堆叠更多的 RNN 层,那么通常只返回最后一个输出,其中包含关于整个序列的信息

返回与不返回的差别

# 不返回
model.add(layers.LSTM(32, input_shape=(num_timesteps, num_features)))
# 返回
model.add(layers.LSTM(32, return_sequences=True, input_shape=(num_timesteps, num_features)))

全书学习完

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