Bài giảng Học sâu và ứng dụng - Bài 5: Huấn luyện mạng nơ-ron (Phần 2) - Trường Đại học Bách khoa Hà Nội
Bài 5:
Huấn luyện mạng nơ-ron
(Phần 2)
1
Nội dung
• Các giải thuật tối ưu cho mạng nơ-ron
• Chiến lược thay đổi tốc độ học
• Một số kỹ thuật chống overfitting
• Làm giàu dữ liệu (data augmentation)
• Lựa chọn siêu tham số
• Kỹ thuật kết hợp nhiều mô hình (ensemble)
• Kỹ thuật học tái sử dụng (transfer learning)
2
Các giải thuật tối ưu
3
Phương pháp SGD
4
Vấn đề với SGD
• Điều gì sẽ xảy ra khi hàm mục tiêu thay đổi nhanh theo
một chiều và thay đổi chậm theo chiều khác?
• Khi đó SGD sẽ làm việc như thế nào?
Hàm mục tiêu có số điều kiện lớn: tỉ lệ giữa giá trị riêng
lớn nhất và giá trị riêng nhỏ nhất của ma trận Hessian là
lớn.
5
Vấn đề với SGD
• Điều gì sẽ xảy ra khi hàm mục tiêu thay đổi nhanh theo
một chiều và thay đổi chậm theo chiều khác?
• Khi đó SGD sẽ làm việc như thế nào?
Thuật toán hội tụ rất chậm, nhảy từ bên này qua bên kia
bề mặt hàm mục tiêu
Hàm mục tiêu có số điều kiện lớn: tỉ lệ giữa giá trị riêng
lớn nhất và giá trị riêng nhỏ nhất của ma trận Hessian là
lớn.
6
Vấn đề với SGD
• Chuyện gì xảy ra nếu
hàm mục tiêu có cực tiểu
địa phương hoặc điểm
yên ngựa (saddle point)?
7
Vấn đề với SGD
• Chuyện gì xảy ra nếu
hàm mục tiêu có cực tiểu
địa phương hoặc điểm
yên ngựa (saddle point)?
• Gradient bằng 0, thuật
toán SGD bị tắc
• Điểm yên ngựa thường
xuất hiện với các hàm
mục tiêu nhiều biến
8
Vấn đề với SGD
• SGD xấp xỉ gradient theo
từng lô dữ liệu nên
thường rất nhiễu
9
SGD + momentum
• Xây dựng đại lượng “vận tốc” bằng trung bình dịch
chuyển của gradients
• Lực ma sát rho thường bằng 0.9 hoặc 0.99.
• Tại thời điểm ban đầu rho có thể thấp hơn do hướng di
chuyển chưa rõ ràng, ví dụ rho = 0.5
10
SGD + momentum
• SGD + momentum có thể phát biểu theo nhiều cách
khác nhau nhưng chúng tương đương nhau và đều
đưa ra cùng một dãy x
11
SGD + momentum
12
Nesterov Momentum
13
Nesterov Momentum
• Thường nmuốn
tính theo
• Đặt
chuyển về
và
14
AdaGrad
• Mỗi trọng số có tốc độ học riêng: “Per-parameter
learning rates” hoặc “adaptive learning rates”
• Tốc độ học của mỗi trọng số tỉ lệ nghịch với tổng bình
phương độ lớn đạo hàm riêng của hàm mục tiêu đối
với trọng số đó ở các bước trước
15
AdaGrad
• Q1: Điều gì xảy ra với AdaGrad?
16
AdaGrad
• Q1: Điều gì xảy ra với AdaGrad?
Tốc độ di chuyển theo hướng dốc được hãm dần
Tốc độ di chuyển theo hướng thoải được tăng tốc
17
AdaGrad
• Q2: Bước di chuyển thay đổi như thế nào khi số vòng
lặp tăng dần?
18
AdaGrad
• Q2: Bước di chuyển thay đổi như thế nào khi số vòng
lặp tăng dần?
Tiến tới 0
19
RMSProp
20
Tải về để xem bản đầy đủ
62 trang
19530
Free
Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Bài giảng Học sâu và ứng dụng - Bài 5: Huấn luyện mạng nơ-ron (Phần 2) - Trường Đại học Bách khoa Hà Nội", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên
File đính kèm:
- bai_giang_hoc_sau_va_ung_dung_bai_5_huan_luyen_mang_no_ron_p.pdf
