机器学习—偏差或方差与神经网络

我们已经看到高偏差或高方差都是不好的，从某种意义上说，它们损害了算法的性能，神经网络如此成功的原因之一是因为神经网络加上大数据的想法，它给了我们一种新的方式解决高偏差和高方差。

如果将不同阶的多项式拟合到数据集，如果你在左边拟合一个像这样的线性模型，有一个非常简单的模型，可以有很高的偏差，而你要拟合一个复杂的模型，那么你可能会遭受高方差，在偏差和方差之间有一个权衡，在本例中，它是选择一个二阶多项式来帮助你权衡，并选择一个交叉验证误差最小的模型，所以在神经网络出现之前，必须平衡复杂性，也就是多项式的次数或正则化参数，使偏差和方差都不太高。如果你有一个太简单的模型，你对复杂模型有很高的偏差，必须在这两个不好的东西之间找到一个折衷，事实证明，神经网络提供了一条出路，必须用一些警告来权衡偏见和差异的困境。

事实证明，大型神经网络，当在小型到中型数据集上训练时，是低偏差机器。如果你把神经网络做得足够大，几乎总是能很好地适应你的训练，只要你的训练不是很大，这意味着，这给了我们一个新的食谱，根据需要尝试减少偏差或减少方差，不需要在它们两个之间权衡，所以分享一个并不总是适用的简单食谱，但如果它适用，对于使用神经网络获得精确的模型非常强大。首先在训练集上训练你的算法，然后看它在训练场上表现好吗，所以测量Jtrain，看看它是否高，例如，相对于人的水平性能或某些基准性能水平，如果Jtrain和基准性能之间有巨大差距，那么你就有一个高偏差问题，高训练误差，减少偏差的一个方法是使用一个更大的神经网络，通过一个更大的神经网络，要么更多的隐藏层，要么每层更多的隐藏单元，然后可以继续通过这个循环，让神经网络越来越大，直到它在训练中表现出色，这意味着它在你的训练集上达到了一定程度的错误，与你希望达到的目标误差水平大致相当，可能是人类水平的表现，在训练中表现出色后，所以这个问题的答案是肯定的，然后会问，它在交叉验证集上做得好么，换句话说，它的方差大吗，如果答案是否定的，然后得出结论，算法有很高的方差，因为它确实想要训练集，在交叉验证机上不做，所以Jcv和Jtrain的巨大差距表示可能有一个高方差问题，如果你有一个高方差问题，尝试修复它的一个方法是获得更多的数据，所以得到更多的数据，然后回去重新训练模型，并仔细检查它在训练集上是否表现良好，如果没有更大的网络或者它是否需要交叉验证集，如果没有得到更多的数据，如果你能一直绕着这个圈，直到最终它在交叉验证集中表现良好，那可能就成功了，因为现在有了一个在交叉验证集上做得很好的模型。

当然也有限制，这个食谱的应用训练了一个更大的神经网络确实减少了偏差，但在某种程度上，它确实会变得计算昂贵，这就是为什么神经网络的兴起得到了极快计算机的兴起，尤其包括GPU或图形处理器单元，传统上用于加快计算机图形学速度的硬件，但事实证明，它对加快神经网络也非常有用，但即使硬件加速器超过了某个点，神经网络是如此之大，需要如此长的时间来训练。另一个限制是更多的数据。当你开发一个学习算法时，有时你会发现你有很高的偏差，在这种情况下，你会做一些事情，比如增加神经网络，但是在你增加神经网络之后，你可能会发现你有很高的方差，在这种情况下，你可以做其他事情，如收集更多数据，在不同的点上，你可能有高偏差或高方差。

当你训练神经网络时，会想 神经网络太大会不会产生高方差问题，事实证明，选择一个良好的大型神经网络，正则化通常会比较小，例如，如果你有一个像左侧这样小的神经网络，要切换到一个像右侧这样大的神经网络，你会认为过度装修的风险会显著增加，但事实证明，如果你适当地规则化这个更大的神经网络，那么这个神经网络通常至少会做的一样好或者比小一点的好，只要选择合适的正则化，所以说，另一种说法是，去一个更大的神经网络几乎没有坏处，只要你适当地规范，但有一个警告，当你训练一个更大的神经网络，他确实在计算上变得更加昂贵，所以它会非常短暂地减缓你的训练和推理过程，使神经网络正则化，如果神经网络的成本函数是平均损失，这就是你要做的，所以这里的损失可以平方错误或物流损失，所以神经网络的正则化项就像上边的公式所表示的那样，类似于线性回归和Logistic回归的正则化，通常不对神经网络中的参数b进行正则化，在TensorFlow中实现正则化的方式，这是一个实现非正式的代码，手写数字分类模型，像这样创建三个层，激活隐藏单位的数量，然后用这三个创建一个顺序模型，如果要添加正则化，只需添加这个额外的术语内核，kernel-regularizer=L2(0.01)，这就是lambda的值，TensorFlow实际上允许你为不同的层选择不同的值，虽然为了简单起见，可以为所有权重选择相同的lambda值，在所有不同的层中，然后这将允许你在你的神经网络中实现正则化。

总结两个要点，拥有一个更大的神经网络几乎没有坏处，只要适当地规范，因为拥有一个更大的神经网络会减缓你的算法，但在很大程度上，它应该不会损害算法的性能，事实上，它甚至可以显著的帮助它，第二，只要你的训练不是太大，一个神经网络尤其是大型神经网络，往往是一个低偏置的机器，它非常适合非常复杂的功能。

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