эпоха обучения нейронной сети это

НА ЗЛОБУ ДНЯ: Дорогие посетители, прошу обратить внимание что новые темы касающиеся новых вопросов создаются кнопкой «Новая тема» а не «Ответить»! Любые оффтопиковые вопросы, заданные в текущих тематических темах будут удалены а их авторы, при рецедиве, забанены.

Если Вам понравилась атмосфера форума, заходите к нам чаще! С уважением, Rickert.

Источник

Эпоха, батч, итерация — в чем различия?

Вам должны быть знакомы моменты, когда вы смотрите на код и удивляетесь: “Почему я использую в коде эти три параметра, в чем отличие между ними?”. И это неспроста, так как параметры выглядят очень похожими.

Чтобы выяснить разницу между этими параметрами, требуется понимание простых понятий, таких как градиентный спуск.

Градиентный спуск

Это ни что иное, как алгоритм итеративной оптимизации, используемый в машинном обучении для получения более точного результата (то есть поиск минимума кривой или многомерной поверхности).

Градиент показывает скорость убывания или возрастания функции.

Спуск говорит о том, что мы имеем дело с убыванием.

Алгоритм итеративный, процедура проводится несколько раз, чтобы добиться оптимального результата. При правильной реализации алгоритма, на каждом шаге результат получается лучше. Таким образом, итеративный характер градиентного спуска помогает плохо обученной модели оптимально подстроиться под данные.

У градиентного спуска есть параметр, называемый скоростью обучения. На левой верхней картинке видно, что в самом начале шаги больше, то есть скорость обучения выше, а по мере приближения точек к краю кривой скорость обучения становится меньше благодаря уменьшению размера шагов. Кроме того, значение функции потерь (Cost function) уменьшается, или просто говорят, что потери уменьшаются. Часто люди называют функцию потерь Loss-функцией или просто «Лосс». Важно, что если Cost/Loss функция уменьшается, то это хорошо.

Как происходит обучение сети

Исследователи работают с гиганскими объемами данных, которые требуют соответствующих затрат ресурсов и времени. Чтобы эффективно работать с большими объемами данных, требуется использовать параметры (epoch, batch size, итерации), так как зачастую нет возможности загрузить сразу все данные в обработку.

Для преодоления этой проблемы, данные делят на части меньшего размера, загружают их по очереди и обновляют веса нейросети в конце каждого шага, подстраивая их под данные.

Epochs

Произошла одна эпоха (epoch) — весь датасет прошел через нейронную сеть в прямом и обратном направлении только один раз.

Так как одна epoch слишком велика для компьютера, датасет делят на маленькие партии (batches).

Почему мы используем более одной эпохи

Вначале не понятно, почему недостаточно одного полного прохода датасета через нейронную сеть, и почему необходимо пускать полный датасет по сети несколько раз.

Нужно помнить, что мы используем ограниченный датасет, чтобы оптимизировать обучение и подстроить кривую под данные. Делается это с помощью градиентного спуска — итеративного процесса. Поэтому обновления весов после одного прохождения недостаточно.

Одна эпоха приводит к недообучению, а избыток эпох — к переобучению:

С увеличением числа эпох, веса нейронной сети изменяются все большее количество раз. Кривая с каждый разом лучше подстраивается под данные, переходя последовательно из плохо обученного состояния (последний график) в оптимальное (центральный график). Если вовремя не остановиться, то может произойти переобучение (первый график) — когда кривая очень точно подстроилась под точки, а обобщающая способность исчезла.

Какое количество эпох правильное?

На этот вопрос нет единственного точного ответа. Для различных датасетов оптимальное количество эпох будет отличаться. Но ясно, что количество эпох связано с разнообразием в данных. Например, в вашем датасете присутствуют только черные котики? Или это более разнообразный датасет?

Batch Size

Общее число тренировочных объектов, представленных в одном батче.

Отметим: Размер батча и число батчей — два разных параметра.

Что такое батч?

Нельзя пропустить через нейронную сеть разом весь датасет. Поэтому делим данные на пакеты, сеты или партии, так же, как большая статья делится на много разделов — введение, градиентный спуск, эпохи, Batch size и итерации. Такое разбиение позволяет легче прочитать и понять статью.

Итерации

Итерации — число батчей, необходимых для завершения одной эпохи.

Отметим: Число батчей равно числу итераций для одной эпохи.

Например, собираемся использовать 2000 тренировочных объектов.

Можно разделить полный датасет из 2000 объектов на батчи размером 500 объектов. Таким образом, для завершения одной эпохи потребуется 4 итерации.

Источник

Нейронные сети для начинающих. Часть 1

Привет всем читателям Habrahabr, в этой статье я хочу поделиться с Вами моим опытом в изучении нейронных сетей и, как следствие, их реализации, с помощью языка программирования Java, на платформе Android. Мое знакомство с нейронными сетями произошло, когда вышло приложение Prisma. Оно обрабатывает любую фотографию, с помощью нейронных сетей, и воспроизводит ее с нуля, используя выбранный стиль. Заинтересовавшись этим, я бросился искать статьи и «туториалы», в первую очередь, на Хабре. И к моему великому удивлению, я не нашел ни одну статью, которая четко и поэтапно расписывала алгоритм работы нейронных сетей. Информация была разрознена и в ней отсутствовали ключевые моменты. Также, большинство авторов бросается показывать код на том или ином языке программирования, не прибегая к детальным объяснениям.

Поэтому сейчас, когда я достаточно хорошо освоил нейронные сети и нашел огромное количество информации с разных иностранных порталов, я хотел бы поделиться этим с людьми в серии публикаций, где я соберу всю информацию, которая потребуется вам, если вы только начинаете знакомство с нейронными сетями. В этой статье, я не буду делать сильный акцент на Java и буду объяснять все на примерах, чтобы вы сами смогли перенести это на любой, нужный вам язык программирования. В последующих статьях, я расскажу о своем приложении, написанном под андроид, которое предсказывает движение акций или валюты. Иными словами, всех желающих окунуться в мир нейронных сетей и жаждущих простого и доступного изложения информации или просто тех, кто что-то не понял и хочет подтянуть, добро пожаловать под кат.

Первым и самым важным моим открытием был плейлист американского программиста Джеффа Хитона, в котором он подробно и наглядно разбирает принципы работы нейронных сетей и их классификации. После просмотра этого плейлиста, я решил создать свою нейронную сеть, начав с самого простого примера. Вам наверняка известно, что когда ты только начинаешь учить новый язык, первой твоей программой будет Hello World. Это своего рода традиция. В мире машинного обучения тоже есть свой Hello world и это нейросеть решающая проблему исключающего или(XOR). Таблица исключающего или выглядит следующим образом:

Соответственно, нейронная сеть берет на вход два числа и должна на выходе дать другое число — ответ. Теперь о самих нейронных сетях.

Что такое нейронная сеть?

Нейронная сеть — это последовательность нейронов, соединенных между собой синапсами. Структура нейронной сети пришла в мир программирования прямиком из биологии. Благодаря такой структуре, машина обретает способность анализировать и даже запоминать различную информацию. Нейронные сети также способны не только анализировать входящую информацию, но и воспроизводить ее из своей памяти. Заинтересовавшимся обязательно к просмотру 2 видео из TED Talks: Видео 1, Видео 2). Другими словами, нейросеть это машинная интерпретация мозга человека, в котором находятся миллионы нейронов передающих информацию в виде электрических импульсов.

Какие бывают нейронные сети?

Пока что мы будем рассматривать примеры на самом базовом типе нейронных сетей — это сеть прямого распространения (далее СПР). Также в последующих статьях я введу больше понятий и расскажу вам о рекуррентных нейронных сетях. СПР как вытекает из названия это сеть с последовательным соединением нейронных слоев, в ней информация всегда идет только в одном направлении.

Для чего нужны нейронные сети?

Нейронные сети используются для решения сложных задач, которые требуют аналитических вычислений подобных тем, что делает человеческий мозг. Самыми распространенными применениями нейронных сетей является:

Классификация — распределение данных по параметрам. Например, на вход дается набор людей и нужно решить, кому из них давать кредит, а кому нет. Эту работу может сделать нейронная сеть, анализируя такую информацию как: возраст, платежеспособность, кредитная история и тд.

Предсказание — возможность предсказывать следующий шаг. Например, рост или падение акций, основываясь на ситуации на фондовом рынке.

Распознавание — в настоящее время, самое широкое применение нейронных сетей. Используется в Google, когда вы ищете фото или в камерах телефонов, когда оно определяет положение вашего лица и выделяет его и многое другое.

Теперь, чтобы понять, как же работают нейронные сети, давайте взглянем на ее составляющие и их параметры.

Что такое нейрон?

Нейрон — это вычислительная единица, которая получает информацию, производит над ней простые вычисления и передает ее дальше. Они делятся на три основных типа: входной (синий), скрытый (красный) и выходной (зеленый). Также есть нейрон смещения и контекстный нейрон о которых мы поговорим в следующей статье. В том случае, когда нейросеть состоит из большого количества нейронов, вводят термин слоя. Соответственно, есть входной слой, который получает информацию, n скрытых слоев (обычно их не больше 3), которые ее обрабатывают и выходной слой, который выводит результат. У каждого из нейронов есть 2 основных параметра: входные данные (input data) и выходные данные (output data). В случае входного нейрона: input=output. В остальных, в поле input попадает суммарная информация всех нейронов с предыдущего слоя, после чего, она нормализуется, с помощью функции активации (пока что просто представим ее f(x)) и попадает в поле output.

Важно помнить, что нейроны оперируют числами в диапазоне [0,1] или [-1,1]. А как же, вы спросите, тогда обрабатывать числа, которые выходят из данного диапазона? На данном этапе, самый простой ответ — это разделить 1 на это число. Этот процесс называется нормализацией, и он очень часто используется в нейронных сетях. Подробнее об этом чуть позже.

Что такое синапс?

Синапс это связь между двумя нейронами. У синапсов есть 1 параметр — вес. Благодаря ему, входная информация изменяется, когда передается от одного нейрона к другому. Допустим, есть 3 нейрона, которые передают информацию следующему. Тогда у нас есть 3 веса, соответствующие каждому из этих нейронов. У того нейрона, у которого вес будет больше, та информация и будет доминирующей в следующем нейроне (пример — смешение цветов). На самом деле, совокупность весов нейронной сети или матрица весов — это своеобразный мозг всей системы. Именно благодаря этим весам, входная информация обрабатывается и превращается в результат.

Важно помнить, что во время инициализации нейронной сети, веса расставляются в случайном порядке.

Как работает нейронная сеть?

В данном примере изображена часть нейронной сети, где буквами I обозначены входные нейроны, буквой H — скрытый нейрон, а буквой w — веса. Из формулы видно, что входная информация — это сумма всех входных данных, умноженных на соответствующие им веса. Тогда дадим на вход 1 и 0. Пусть w1=0.4 и w2 = 0.7 Входные данные нейрона Н1 будут следующими: 1*0.4+0*0.7=0.4. Теперь когда у нас есть входные данные, мы можем получить выходные данные, подставив входное значение в функцию активации (подробнее о ней далее). Теперь, когда у нас есть выходные данные, мы передаем их дальше. И так, мы повторяем для всех слоев, пока не дойдем до выходного нейрона. Запустив такую сеть в первый раз мы увидим, что ответ далек от правильно, потому что сеть не натренирована. Чтобы улучшить результаты мы будем ее тренировать. Но прежде чем узнать как это делать, давайте введем несколько терминов и свойств нейронной сети.

Функция активации

Функция активации — это способ нормализации входных данных (мы уже говорили об этом ранее). То есть, если на входе у вас будет большое число, пропустив его через функцию активации, вы получите выход в нужном вам диапазоне. Функций активации достаточно много поэтому мы рассмотрим самые основные: Линейная, Сигмоид (Логистическая) и Гиперболический тангенс. Главные их отличия — это диапазон значений.

Эта функция почти никогда не используется, за исключением случаев, когда нужно протестировать нейронную сеть или передать значение без преобразований.

Это самая распространенная функция активации, ее диапазон значений [0,1]. Именно на ней показано большинство примеров в сети, также ее иногда называют логистической функцией. Соответственно, если в вашем случае присутствуют отрицательные значения (например, акции могут идти не только вверх, но и вниз), то вам понадобиться функция которая захватывает и отрицательные значения.

Имеет смысл использовать гиперболический тангенс, только тогда, когда ваши значения могут быть и отрицательными, и положительными, так как диапазон функции [-1,1]. Использовать эту функцию только с положительными значениями нецелесообразно так как это значительно ухудшит результаты вашей нейросети.

Тренировочный сет

Тренировочный сет — это последовательность данных, которыми оперирует нейронная сеть. В нашем случае исключающего или (xor) у нас всего 4 разных исхода то есть у нас будет 4 тренировочных сета: 0xor0=0, 0xor1=1, 1xor0=1,1xor1=0.

Итерация

Это своеобразный счетчик, который увеличивается каждый раз, когда нейронная сеть проходит один тренировочный сет. Другими словами, это общее количество тренировочных сетов пройденных нейронной сетью.

Эпоха

При инициализации нейронной сети эта величина устанавливается в 0 и имеет потолок, задаваемый вручную. Чем больше эпоха, тем лучше натренирована сеть и соответственно, ее результат. Эпоха увеличивается каждый раз, когда мы проходим весь набор тренировочных сетов, в нашем случае, 4 сетов или 4 итераций.

Важно не путать итерацию с эпохой и понимать последовательность их инкремента. Сначала n
раз увеличивается итерация, а потом уже эпоха и никак не наоборот. Другими словами, нельзя сначала тренировать нейросеть только на одном сете, потом на другом и тд. Нужно тренировать каждый сет один раз за эпоху. Так, вы сможете избежать ошибок в вычислениях.

Ошибка

Ошибка — это процентная величина, отражающая расхождение между ожидаемым и полученным ответами. Ошибка формируется каждую эпоху и должна идти на спад. Если этого не происходит, значит, вы что-то делаете не так. Ошибку можно вычислить разными путями, но мы рассмотрим лишь три основных способа: Mean Squared Error (далее MSE), Root MSE и Arctan. Здесь нет какого-либо ограничения на использование, как в функции активации, и вы вольны выбрать любой метод, который будет приносить вам наилучший результат. Стоит лишь учитывать, что каждый метод считает ошибки по разному. У Arctan, ошибка, почти всегда, будет больше, так как он работает по принципу: чем больше разница, тем больше ошибка. У Root MSE будет наименьшая ошибка, поэтому, чаще всего, используют MSE, которая сохраняет баланс в вычислении ошибки.

Принцип подсчета ошибки во всех случаях одинаков. За каждый сет, мы считаем ошибку, отняв от идеального ответа, полученный. Далее, либо возводим в квадрат, либо вычисляем квадратный тангенс из этой разности, после чего полученное число делим на количество сетов.

Задача

Теперь, чтобы проверить себя, подсчитайте результат, данной нейронной сети, используя сигмоид, и ее ошибку, используя MSE.

H1input = 1*0.45+0*-0.12=0.45
H1output = sigmoid(0.45)=0.61

H2input = 1*0.78+0*0.13=0.78
H2output = sigmoid(0.78)=0.69

O1input = 0.61*1.5+0.69*-2.3=-0.672
O1output = sigmoid(-0.672)=0.33

Результат — 0.33, ошибка — 45%.

Большое спасибо за внимание! Надеюсь, что данная статья смогла помочь вам в изучении нейронных сетей. В следующей статье, я расскажу о нейронах смещения и о том, как тренировать нейронную сеть, используя метод обратного распространения и градиентного спуска.

Источник

В чем разница между партией и эпохой в нейронной сети?

Дата публикации 2018-07-20

В этом посте вы обнаружите разницу между партиями и эпохами в стохастическом градиентном спуске.

Прочитав этот пост, вы узнаете:

обзор

Этот пост разделен на пять частей; они есть:

Стохастический градиентный спуск

Задача алгоритма состоит в том, чтобы найти набор внутренних параметров модели, которые хорошо работают против некоторого показателя производительности, такого как логарифмическая потеря или среднеквадратическая ошибка.

Алгоритм является итеративным. Это означает, что процесс поиска происходит в несколько отдельных этапов, каждый шаг, мы надеемся, немного улучшает параметры модели.

Каждый шаг включает использование модели с текущим набором внутренних параметров для прогнозирования некоторых выборок, сравнение прогнозов с реальными ожидаемыми результатами, вычисление ошибки и использование ошибки для обновления внутренних параметров модели.

Эта процедура обновления отличается для разных алгоритмов, но в случае искусственных нейронных сетейобратное распространениеалгоритм обновления используется.

Прежде чем мы погрузимся в партии и эпохи, давайте взглянем на то, что мы подразумеваем под образцом.

Узнайте больше о градиентном спуске здесь:

Что такое образец?

Образец представляет собой одну строку данных.

Он содержит входные данные, которые вводятся в алгоритм, и выходные данные, которые используются для сравнения с прогнозом и вычисления ошибки.

Обучающий набор данных состоит из множества строк данных, например, много образцов. Образец также может называться экземпляром, наблюдением, входным вектором или вектором признаков.

Теперь, когда мы знаем, что такое образец, давайте определим партию.

Что такое партия?

Думайте о пакете как о цикле for, повторяющем одну или несколько выборок и делающем прогнозы. В конце пакета прогнозы сравниваются с ожидаемыми выходными переменными, и вычисляется ошибка. Исходя из этой ошибки, алгоритм обновления используется для улучшения модели, например, двигаться вниз по градиенту ошибки.

Набор обучающих данных может быть разделен на одну или несколько партий.

Когда все обучающие образцы используются для создания одной партии, алгоритм обучения называется спуском градиента партии. Когда размер пакета составляет одну выборку, алгоритм обучения называется стохастическим градиентным спуском. Когда размер пакета больше, чем одна выборка и меньше, чем размер обучающего набора данных, алгоритм обучения называется спуском градиента мини-пакета.

В случае мини-пакетного градиентного спуска популярные размеры партии включают 32, 64 и 128 образцов. Вы можете увидеть эти значения, используемые в моделях в литературе и учебниках.

Что если набор данных не делится равномерно по размеру пакета?

Это может случаться и часто случается при обучении модели. Это просто означает, что в последней партии меньше образцов, чем в других партиях.

Кроме того, вы можете удалить некоторые выборки из набора данных или изменить размер пакета так, чтобы количество выборок в наборе данных делилось равномерно на размер пакета.

Подробнее о различиях между этими вариациями градиентного спуска читайте в посте:

Пакет включает обновление модели с использованием образцов; Далее, давайте посмотрим на эпоху.

Что такое эпоха?

Одна эпоха означает, что у каждой выборки в наборе обучающих данных была возможность обновить внутренние параметры модели. Эпоха состоит из одной или нескольких партий. Например, как указано выше, эпоха, в которой есть одна партия, называется алгоритмом обучения пакетного градиентного спуска.

Вы можете придумать цикл for для числа эпох, где каждый цикл проходит через набор обучающих данных. В этом цикле for находится еще один вложенный цикл for, который выполняет итерацию для каждой партии выборок, где одна партия имеет указанное количество выборок «размера партии».

Количество эпох традиционно велико, часто сотни или тысячи, что позволяет алгоритму обучения работать до тех пор, пока ошибка модели не будет сведена к минимуму. Вы можете увидеть примеры количества эпох в литературе и в учебных пособиях 10, 100, 500, 1000 и более.

Обычно создаются линейные графики, которые показывают эпохи вдоль оси X как время и ошибку или навык модели на оси Y. Эти графики иногда называют кривыми обучения. Эти графики могут помочь диагностировать, является ли модель переученной, недостаточно изученной или подходит ли она для набора данных обучения.

Подробнее о диагностике с помощью кривых обучения в сетях LSTM см. Пост:

Если это все еще не ясно, давайте посмотрим на различия между партиями и эпохами.

В чем разница между партией и эпохой?

Размер партии должен быть больше или равен одному и меньше или равен количеству выборок в наборе обучающих данных.

Количество эпох может быть установлено в целочисленное значение от одного до бесконечности. Вы можете запускать алгоритм сколько угодно и даже останавливать его, используя другие критерии, помимо фиксированного количества эпох, таких как изменение (или отсутствие изменения) ошибки модели со временем.

Они оба являются целочисленными значениями и являются гиперпараметрами для алгоритма обучения, например параметры для процесса обучения, а не внутренние параметры модели, найденные в процессе обучения.

Вы должны указать размер пакета и количество эпох для алгоритма обучения.

Не существует волшебных правил для настройки этих параметров. Вы должны попробовать разные значения и посмотреть, что лучше всего подходит для вашей проблемы.

Работал Пример

Наконец, давайте сделаем это с небольшим примером.

Предположим, у вас есть набор данных с 200 выборками (строками данных), и вы выбираете размер пакета 5 и 1000 эпох.

Это означает, что набор данных будет разделен на 40 партий, каждая с пятью выборками. Вес модели будет обновляться после каждой партии из пяти образцов.

Это также означает, что одна эпоха будет включать 40 партий или 40 обновлений модели.

При 1000 эпохах модель будет экспонироваться или проходить через весь набор данных 1000 раз. Это всего 40 000 партий за весь учебный процесс.

Дальнейшее чтение

Этот раздел предоставляет больше ресурсов по теме, если вы хотите углубиться.

Резюме

В этом посте вы обнаружили разницу между партиями и эпохами в стохастическом градиентном спуске.

В частности, вы узнали:

У вас есть вопросы?
Задайте свои вопросы в комментариях ниже, и я сделаю все возможное, чтобы ответить.

Источник

• ← эпоха империй 2 обучение
• эпохой разума в истории культуры принято считать →