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前言

這幾天的文章會是一系列的,會需要一起看才比較能看懂整個ML模型的輪廓,
然而因為一天能寫的內容量有限,所以我會在前言部分稍微說明我寫到哪。

複習一下ML的整個訓練過程

因為ML模型的訓練階段章節內容會分很多部分,我們要先確認好自己在哪個階段,
以免吸收新內容卻不知道用在內容的什麼地方。

★ML的整個「訓練過程」:這裡以監督式學習(Supervised Learning)為例

階段要做的事情簡介
(訓練前)決定資料集與分析資料你想要預測的是什麼資料? 這邊需要先知道 examplelabelfeatures的概念。介紹可參考:【Day 15】,而我們這次作為範例的訓練資料集介紹在【Day 19】
(訓練前)決定問題種類依據資料,會知道是什麼類型的問題。regression problem(回歸問題)? classification problem(分類問題)? 此處可參考:【Day 16】、與進階內容:【Day 17】
(訓練前)決定ML模型(ML models)依據問題的種類,會知道需要使用什麼對應的ML模型。回歸模型(Regression model)? 分類模型(Classification model)? 此處可參考:【Day 18】神經網路(neural network)? 簡介於:【Day 25】
(模型裡面的參數)ML模型裡面的參數(parameters)超參數(hyper-parameters) 此處可參考:【Day 18】
(訓練中) 調整模型評估當前模型好壞損失函數(Loss Functions):使用損失函數評估目前模型的好與壞。以MSE(Mean Squared Error), RMSE(Root Mean Squared Error), 交叉熵(Cross Entropy)為例。此處可參考:【Day 20】
(訓練中) 調整模型修正模型參數梯度下降法 (Gradient Descent)為例:決定模型中參數的修正「方向」與「步長(step size)」此處可參考:【Day 21】
(訓練中) 調整腳步調整學習腳步透過學習速率(learning rate)來調整ML模型訓練的步長(step size),調整學習腳步。(此參數在訓練前設定,為hyper-parameter)。此處可參考:【Day 22】
(訓練中) 加快訓練取樣與分堆設定batch size,透過batch從訓練目標中取樣,來加快ML模型訓練的速度。(此參數在訓練前設定,為hyper-parameter)。與迭代(iteration),epoch介紹。此處可參考:【Day 23】
(訓練中) 加快訓練檢查loss的頻率調整「檢查loss的頻率」,依據時間(Time-based)步驟(Step-based)。此處可參考:【Day 23】
(訓練中) 完成訓練(loop) -> 完成重覆過程(評估當前模型好壞 -> 修正模型參數),直到能通過「驗證資料集(Validation)」的驗證即可結束訓練。此處可參考:【Day 27】
(訓練後)訓練結果可能問題「不適當的最小loss?」 此處可參考:【Day 28】
(訓練後)訓練結果可能問題欠擬合(underfitting)?過度擬合(overfitting)? 此處可參考:【Day 26】
(訓練後)評估 – 性能指標性能指標(performance metrics):以混淆矩陣(confusion matrix)分析,包含「Accuracy」、「Precision」、「Recall」三種評估指標。簡介於:【Day 28】、詳細介紹於:【Day 29】
(訓練後)評估 – 新資料適用性泛化(Generalization):對於新資料、沒看過的資料的模型適用性。此處可參考:【Day 26】
(訓練後)評估 – 模型測試使用「獨立測試資料集(Test)」測試? 使用交叉驗證(cross-validation)(又稱bootstrapping)測試? 此處可參考:【Day 27】
(資料分堆的方式)(訓練前) 依據上方「模型測試」的方法,決定資料分堆的方式:訓練用(Training)、驗證用(Validation)、測試用(Test)。此處可參考:【Day 27】

而今天的文章我們要來討論一下所謂的學習速率(learning rate)
可以幫我們調整學習的「步長(step size)」。

Course – Launching into Machine Learning

第三章節的課程地圖:(紅字標記為本篇文章中會介紹到的章節)
* Optimization
* Introduction to Optimization
* Introduction
* Defining ML Models
* Defining ML Models
* Introducing the Natality Dataset
* Introducing Loss Functions
* Gradient Descent
* Gradient Descent
* Troubleshooting a Loss Curve
* ML Model Pitfalls
* TensorFlow Playground
* Lab: Introducing the TensorFlow Playground
* Lab: TensorFlow Playground – Advanced
* Lab: Practicing with Neural Networks
* Loss Curve Troubleshooting
* Performance Metrics
* Performance Metrics
* Confusion Matrix
* Module Quiz


昨日我們詳細了介紹Gradient Descent的概念,
以及Loss在參數空間所能畫出的等高圖,
今天我們要稍微更細的討論一下Loss隨著時間所變化的圖,可能會有哪些情況。

1. Troubleshooting a Loss Curve

課程地圖
* Optimization
* Gradient Descent
* Troubleshooting a Loss Curve

想像我們現在正在進行Gradient Descent的過程,
我們「修改我們ML模型的參數」依照「loss function結果的偏微分」,
我們通常會紀錄並觀察「隨著訓練時間,loss的變化」。
(這就是通常我們machine learning在做的事情)

整個ML的訓練個過程可能數小時甚至到數天,
你可以想像這樣的過程是多麼的費時,因此考慮到這點,
我們需要稍微研究一下loss curve,來看看有沒有什麼可能的困難。

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20190924/20120424BEnudq0ZOn.png

(上圖是一個「常見(且我們期望的)」的loss curve與時間的對應圖。)

如同我們所想像的一樣,我們在一開始時,我們的loss下降快速,
因為我們的Gradient Descent算出較大的step size
後來隨著時間增加,loss curve漸漸變緩和了,因為逐漸靠近loss最小值,
我們的Gradient Descent也算出較小的step size

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20190924/20120424st6ev300eg.png
但loss curve還有可能有其他的樣子,不一定我們每次訓練都這麼順利。
我們也可以藉此判斷我們是否有合適的step size

假如我們的loss curve長得像上圖這樣,
這表示我們走個幾步就跨越了好多山谷,

這也表示step size還是太大。

自己的註:

step size只依靠「loss function的偏微分結果」,
以二維來說,是我們該點的切線斜率。
套用到三維來說,也就是我們所說的「梯度」,
表示有點類似該點的有”多”陡、往”哪裡”陡 <- 不確定能不能這樣說?
我們知道該點的「梯度」後,不見得這山就跟我們預測的一樣「直接」傾斜到山谷。
所以只靠「loss function的偏微分結果」決定的方向與步伐大小,「步伐大小不見得每次適用」。

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20190924/20120424KpBJ411tzz.png
假如我們的loss curve長得像上圖這樣,
這表示我們可能在同一個山谷裡面,但我們可能要花很久很久時間才能到谷底。

自己的註:可以看到有緩緩下降的感覺。

這也表示step size還是太小了。

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20190924/20120424YN5j1gJQf4.png

上述的這兩個例子都是step size不合適的情況,
因此,除了單純的只靠計算之外,我們還需要一個「可以縮放的參數」,
這個「可以縮放的參數」我們稱之為learning rate
加上這個參數後,我們就有了最經典的梯度下降法(gradient descent)

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20190924/20120424RQRcro5Yon.png

我們可以看到上圖就是最經典的梯度下降法(gradient descent)實現code,
我們可以注意到在移動變數位置時,
我們的偏微分結果乘上了「learning rate」的值,
透過「learning rate」我們可以更直接的調整我們的「參數移動大小」。

learning rate」的調整,可以依照不同學習問題而改變,使達到最佳學習效果。

learning rate」也是hyperparameter的一種,設定於ML模型訓練開始前。
而為了找出「learning rate」最適合的值,
有一種方法稱為「hyperparameter tuning」,這個會在之後的章節細講。

自己的註:

learning rate」就是依據訓練題目有所不同而調整的值
不同的題目需要的learning rate不同,
梯度下降法(gradient descent)能幫我們決定方向與步伐大概的大小,
* 但為了防止計算出的步伐太慢,可能要調整learning rate使其加快
* 也為了防止計算出的步伐太快,導致一步就走過頭,透過調整learning rate使其變慢

通常「learning rate」會是一個小於1的分數,
而我們現在只需先簡單記得怎麼樣計算梯度下降法(gradient descent)
並將learning rate視為一個調整學習腳步的「固定參數」即可。


本文同步發佈在: 第 11 屆 iT 邦幫忙鐵人賽
【Day 22】 Google ML – Lesson 8 – 學習速率 (learning rate) 介紹, 透過「learning rate」調整ML模型訓練的學習速度


參考資料

  ⭐Google Machine Learning 相關文章整理⭐:
1.訂閱課程【Google ML】1 – Google ML – 參賽原因 與 就先從認識 coursera 與訂閱課程開始第一天吧
⭐ML 基礎知識篇⭐:
1.基礎ML知識什麼是ML? 為什麼ML最近才紅起來? 可參考:【Day 3】
2.設計ML問題如何設計一個ML問題?可參考:【Day 4】
3.ML與一般算法比較比較一般算法與ML算法,看出ML的優勢。可參考:【Day 11】
⭐ML 應用策略篇⭐:
1.ML的成功策略使用ML要成功,常需要的關鍵策略。可參考:【Day 5】
2.ML各階段與比重分配企業運行ML時,在ML的各階段應該放的比重與心力。可參考:【Day 6】
3.ML失敗的常見原因大部分企業使用ML卻失敗的前十大主因。可參考:【Day 6】
4.企業如何引入MLML在企業運行的五大階段與注意事項。 可參考:【Day 7】
⭐GCP 認識篇⭐:
1.在GCP上運行ML的階段在GCP上運行ML大概有哪五大階段? 可參考:【Day 2】
2.GCP上ML的介紹GCP上ML的介紹。可參考:【Day 8】【Day 11】
3.已訓練好的ML模型已訓練好的ML模型。建議可直接使用,不需要再自己訓練。如:Vision API(圖片辨識), Video intelligence API(影片辨識), Speech API(語音辨識), Translation API(語言翻譯), Natural Language API(自然語言處理)。介紹:【Day 4】詳細整理與比較:【Day 12】lab實作:【Day 14】
⭐GCP 上的 lab 實作篇⭐:
1.Lab 事前準備Lab 0 – 在GCP上開始lab前的事前準備與注意事項。可參考:【Day 9】
2.GCP上使用 VMLab 1 – 在GCP上分析地震資料與製圖,並儲存在雲端。可參考: 【Day 10】
3.BigQuery 與 DatalabLab 2 – 使用 BigQuery 與 Datalab 視覺化分析資料。可參考:【Day 13】
4.google ML APIsLab 3 – 使用google已訓練好的ML模型進行實作。如:Vision API(圖片辨識), Video intelligence API(影片辨識), Speech API(語音辨識), Translation API(語言翻譯), Natural Language API(自然語言處理)。可參考:【Day 14】
⭐ML中的不同學習種類⭐:
1.【Day 15】 監督式學習(Supervised Learning) 與 非監督式學習(Unsupervised Learning) 的介紹和比較
⭐訓練「一個」ML模型⭐:
(這裡以 監督式學習(Supervised Learning) 為例)
1. (訓練前)決定資料集與分析資料你想要預測的是什麼資料? 這邊需要先知道 example、label、features的概念。介紹可參考:【Day 15】而我們這次作為範例的訓練資料集介紹在:【Day 19】
2. (訓練前)決定問題種類依據資料,會知道是什麼類型的問題。regression problem(回歸問題)? classification problem(分類問題)? 此處可參考:【Day 16】與進階內容:【Day 17】
3. (訓練前)決定ML模型(ML models)依據問題的種類,會知道需要使用什麼對應的ML模型。回歸模型(Regression model)? 分類模型(Classification model)? 此處可參考:【Day 18】神經網路(neural network)? 簡介於:【Day 25】
4.(模型裡面的參數)ML模型裡面的參數(parameters)與超參數(hyper-parameters) 此處可參考:【Day 18】
5. (訓練中) 調整模型評估當前模型好壞損失函數(Loss Functions):使用損失函數評估目前模型的好與壞。以MSE(Mean Squared Error), RMSE(Root Mean Squared Error), 交叉熵(Cross Entropy)為例。此處可參考:【Day 20】
6. (訓練中) 調整模型修正模型參數以梯度下降法 (Gradient Descent)為例:決定模型中參數的修正「方向」與「步長(step size)」此處可參考:【Day 21】
7. (訓練中) 調整腳步調整學習腳步透過學習速率(learning rate)來調整ML模型訓練的步長(step size),調整學習腳步。(此參數在訓練前設定,為hyper-parameter)。此處可參考:【Day 22】
8. (訓練中) 加快訓練取樣與分堆設定batch size,透過batch從訓練目標中取樣,來加快ML模型訓練的速度。(此參數在訓練前設定,為hyper-parameter)。與迭代(iteration),epoch介紹。此處可參考:【Day 23】
9. (訓練中) 加快訓練檢查loss的頻率調整「檢查loss的頻率」,依據時間(Time-based)與步驟(Step-based)。此處可參考:【Day 23】
10. (訓練中) 完成訓練(loop) -> 完成重覆過程(評估當前模型好壞 -> 修正模型參數),直到能通過「驗證資料集(Validation)」的驗證即可結束訓練。此處可參考:【Day 27】
11. (訓練後)訓練結果可能問題「不適當的最小loss?」 此處可參考:【Day 28】
12. (訓練後)訓練結果可能問題欠擬合(underfitting)?過度擬合(overfitting)? 此處可參考:【Day 26】
13. (訓練後)評估 – 性能指標性能指標(performance metrics):以混淆矩陣(confusion matrix)分析,包含「Accuracy」、「Precision」、「Recall」三種評估指標。簡介於:【Day 28】詳細介紹於:【Day 29】
14. (訓練後)評估 – 新資料適用性泛化(Generalization):對於新資料、沒看過的資料的模型適用性。此處可參考:【Day 26】
15. (訓練後)評估 – 模型測試使用「獨立測試資料集(Test)」測試? 使用交叉驗證(cross-validation)(又稱bootstrapping)測試? 此處可參考:【Day 27】
16.(資料分堆的方式)(訓練前) 依據上方「模型測試」的方法,決定資料分堆的方式:訓練用(Training)、驗證用(Validation)、測試用(Test)。此處可參考:【Day 27】
⭐從所有ML模型的訓練結果中,找到「最好的」ML模型⭐:
( 原因:「訓練好一個模型」不等於「找到最好的模型」 )
1.(訓練模型)【Day 27】 使用「訓練資料集(Training)」訓練模型(調整參數),也就是「上方表格」在做的內容
2.(結束訓練)【Day 27】 訓練到通過「驗證資料集(Validation)」結束訓練(未達到overfitting的狀態前)
3.(模型再調整)【Day 27】 超參數(hyperparameters)調整或神經網路的「layer數」或「使用的node數」(一些訓練前就會先決定的東西)
4.(loop)【Day 27】 (模型再調整)後,重複上述(訓練模型)、(結束訓練),完成訓練新的模型
5.(找到最佳模型)【Day 27】 從「所有訓練的模型」中,找到能使「驗證用資料集(Validation)」最小的loss,完成(找到最佳模型)
6.(決定是否生產)【Day 27】 可以開始決定要不要將此ML模型投入生產。此時我們可以使用「獨立測試資料集(Test)」測試? 使用交叉驗證(cross-validation)(又稱bootstrapping)測試?
⭐訓練 ML 模型的小實驗⭐:
1.【Day 24】 TensorFlow Playground 的簡介與介面介紹
2.【Day 24】 learning rate 的改變對訓練過程的影響
3.【Day 25】 使用神經網路(neural network)分類資料
4.【Day 25】 觀察batch size如何影響gradient descent
⭐30天內容回顧與課程索引, 參賽心得, 未來計畫與感謝⭐:
1.【Google ML】30 – 30天內容回顧與課程索引, 參賽心得, 未來計畫與感謝