TensorFlow中优化DNN模型tips

TensorFlow中优化DNN模型tips

一、学习率的设置

指数衰减法–

tf.train.exponential_decay

exponential_decay(learning_rate, global_step, decay_steps, decay_rate, staircase=False, name=None)

通过这个函数，可以先使用较大的学习率来快速得到一个比较优的解，然后随着迭代的继续逐步减小学习率，使得模型在训练后更加稳定，即指数级的减小学习率。

exponential_decay

实现了以下代码的功能：

decayed_learning_rate = \
learning_rate * decay_rate ^(global_step / decay_steps)

其中：

decayed_learning_rate：为每一轮优化时使用的学习率；

learning_rate：为事先设定的初始学习率；

decay_rate：为衰减系数；

decay_steps：为衰减速度；

staircase：可以通过设置来选择不同的衰减方式，默认值为False；当为True时，global_step/decay_stpes会被转化成整数，学习率成为一个阶梯函数。

二、正则化

正则化时，即在优化的时候不是直接优化损失函数J(θ)，而是优化J(θ)+λR(w)。

L1、L2正则化

常用的R(w)有两种：

L1正则化：R(w)=∥w∥1=∑i|wi|

L2正则化：<
13089
span class="MathJax" id="MathJax-Element-5-Frame" role="textbox" aria-readonly="true">R(w)=∥w∥22=∑i∣∣w2i∣∣

无论是那种正则化方式，基本思想都是希望通过限制权重的大小，使得模型不能任意拟合训练数据中的随机噪音。

其中，L1正则化会让参数变得更稀疏，而L2正则化则不会。所谓参数变得更稀疏是指会有更多的参数变为0，这样可以达到类似特征选取的功能。之所以L2正则化不会让参数变得稀疏是因为当参数很小时，如0.001，这个参数的平方基本上就可以忽略了，于是模型不会进一步将这个参数调整为0。

其次，L1正则化的计算公式不可导，而L2正则化公式可导，在优化时需要计算损失函数的偏导数，所以对含有L2正则化损失函数的优化要更加简洁，优化带L1正则化的损失函数要更加复杂。

在实践中，可以将L1正则化和L2正则化同时使用：

R(w)=∑iα|wi|+(1−α)w2i

带L2正则化的损失函数：

w = tf.Variable(tf.random_normal([2,1],stddev=1, seed=1))
y = tf.matmul(x, w)

loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_ - y)) + tf.contrib.layers.l2_regularize(lambda)(w)

当神经网络结构复杂之后，定义网络结果的部分和计算损失函数的部分可能不在同一个函数中，这样通过变量方式计算损失函数就不方便了。此时TensorFlow提供结合（collection）。如下为计算一个5层神经网络带L2正则化的损失函数计算方法。

import tensorflow as tf

# 定义一个获取权重，并自动加入正则项到损失的函数
def get_weight(shape, lambda1):
var = tf.Variable(tf.random_normal(shape), dtype=tf.float32)
tf.add_to_collection('losses', tf.contrib.layers.l2_regularizer(lambda1)(var))
return var

# 定义神经网络
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 2))
y_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 1))
sample_size = len(data)

# 每层节点的个数
layer_dimension = [2,10,5,3,1]

n_layers = len(layer_dimension)

cur_layer = x
in_dimension = layer_dimension[0]

# 循环生成网络结构
for i in range(1, n_layers):
out_dimension = layer_dimension[i]
weight = get_weight([in_dimension, out_dimension], 0.003)
bias = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[out_dimension]))
cur_layer = tf.nn.elu(tf.matmul(cur_layer, weight) + bias)
in_dimension = layer_dimension[i]

y= cur_layer

# 损失函数的定义。
mse_loss = tf.reduce_sum(tf.pow(y_ - y, 2)) / sample_size
tf.add_to_collection('losses', mse_loss)
loss = tf.add_n(tf.get_collection('losses'))

三、滑动平均模型 –

tf.train.ExponentialMovingAverage

滑动平均模型，可以在采用随机梯度下降的算法中，在一定程度上提高最终模型在测试数据上的表现。

shadow_variable=decay×shadow_variable+(1−decay)×variable

其中：

shadow_variable：影子变量；

variable：待更新的变量；

num_updates：动态设置decay的大小。

decay：衰减率；

decay决定了模型更新的速度，decay越大模型就越趋于稳定。实际应用中，decay一般会设为接近1的数，如0.999或0.9999。

__init__(
decay,
num_updates=None,
zero_debias=False,
name='ExponentialMovingAverage'
)

如果使用num_updates，则每次使用的衰减率为：

min{decay,1+num_updates10+num_updates}

# 定义变量及滑动平均类
v1 = tf.Variable(0, dtype=tf.float32)
step = tf.Variable(0, trainable=False)
ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.99, step)
maintain_averages_op = ema.apply([v1])

# 查看不同迭代中变量取值的变化
with tf.Session() as sess:

# 初始化
init_op = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init_op)
print sess.run([v1, ema.average(v1)])

# 更新变量v1的取值
sess.run(tf.assign(v1, 5))
sess.run(maintain_averages_op)
print sess.run([v1, ema.average(v1)])

# 更新step和v1的取值
sess.run(tf.assign(step, 10000))
sess.run(tf.assign(v1, 10))
sess.run(maintain_averages_op)
print sess.run([v1, ema.average(v1)])

# 更新一次v1的滑动平均值
sess.run(maintain_averages_op)
print sess.run([v1, ema.average(v1)])

output:
[0.0, 0.0]
[5.0, 4.5]
[10.0, 4.5549998]
[10.0, 4.6094499]