一小时学会TensorFlow2之大幅提高模型准确率

目录

• regulation
• early stopping
• dropout

过拟合

当训练集的的准确率很高, 但是测试集的准确率很差的时候就, 我们就遇到了过拟合 (overfitting) 的问题. 如图:

过拟合产生的一大原因是因为模型过于复杂. 下面我们将通过讲述 5 种不同的方法来解决过拟合的问题, 从而提高模型准确度.

regulation

regulation 可以帮助我们通过约束要优化的参数来防止过拟合.

公式

未加入 regulation 的损失:

加入 regulation 的损失:

λ 和 lr (learning rate) 类似. 如果 λ 的值越大, regularion 的力度也就越强, 权重的值也就越小.

例子

添加了 l2 regulation 的网络:

network = tf.keras.sequential([
    tf.keras.layers.dense(256, kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.001), activation=tf.nn.relu),
    tf.keras.layers.dense(128, kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.001), activation=tf.nn.relu),
    tf.keras.layers.dense(64, kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.001), activation=tf.nn.relu),
    tf.keras.layers.dense(32, kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.001), activation=tf.nn.relu),
    tf.keras.layers.dense(10)
])

动量

动量 (momentum) 是指运动物体的租用效果. 在梯度下降的过程中, 通过在优化器中加入动量, 我们可以减少摆动从而达到更优的效果.

未添加动量:

添加动量:

公式

未加动量的权重更新:

• w: 权重 (weight)
• k: 迭代的次数
• α: 学习率 (learning rate)
• ∇f(): 微分

添加动量的权重更新:

• β: 动量权重
• z: 历史微分

例子

添加了动量的优化器:

optimizer = tf.keras.optimizers.sgd(learning_rate=0.02, momentum=0.9)
optimizer = tf.keras.optimizers.rmsprop(learning_rate=0.02, momentum=0.9)

注: adam 优化器默认已经添加动量, 所以无需自行添加.

学习率递减

简单的来说, 如果学习率越大, 我们训练的速度就越大, 但找到最优解的概率也就越小. 反之, 学习率越小, 训练的速度就越慢, 但找到最优解的概率就越大.

过程

我们可以在训练初期把学习率调的稍大一些, 使得网络迅速收敛. 在训练后期学习率小一些, 使得我们能得到更好的收敛以获得最优解. 如图:

例子

learning_rate = 0.2  # 学习率
optimizer = tf.keras.optimizers.sgd(learning_rate=learning_rate, momentum=0.9)  # 优化器

# 迭代
for epoch in range(iteration_num):
    optimizer.learninig_rate = learning_rate * (100 - epoch) / 100  # 学习率递减

early stopping

之前我们提到过, 当训练集的准确率仍在提升, 但是测试集的准确率反而下降的时候, 我们就遇到了过拟合 (overfitting) 的问题.

early stopping 可以帮助我们在测试集的准确率下降的时候停止训练, 从而避免继续训练导致的过拟合问题.

dropout

learning less to learn better

dropout 会在每个训练批次中忽略掉一部分的特征, 从而减少过拟合的现象.

dropout, 通过强迫神经元, 和随机跳出来的其他神经元共同工作, 达到好的效果. 消除减弱神经元节点间的联合适应性, 增强了泛化能力.

例子:

network = tf.keras.sequential([
    tf.keras.layers.dense(256, activation=tf.nn.relu),
    tf.keras.layers.dropout(0.5),  # 忽略一半
    tf.keras.layers.dense(128, activation=tf.nn.relu),
    tf.keras.layers.dropout(0.5),  # 忽略一半
    tf.keras.layers.dense(64, activation=tf.nn.relu),
    tf.keras.layers.dropout(0.5),  # 忽略一半
    tf.keras.layers.dense(32, activation=tf.nn.relu),
    tf.keras.layers.dense(10)
])

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