深度学习基础知识总结（一）

1、推导反向传播算法

2、Relu激活函数的优缺点？

优点包括：
1、解决了梯度消失、爆炸的问题
2、计算方便，计算速度快，求导方便
3、加速网络训练
缺点包括：
1、由于负数部分恒为0，会导致一些神经元无法激活
2、输出不是以0为中心

3、Sigmoid函数与Softmax函数

从函数定义上来看，sigmoid激活函数的定义域能够取任何范围的实数，而返回的输出值在0到1的范围内。sigmoid函数也被称为S型函数。
$$f(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}$$

Sigmoid函数作用

Sigmoid函数用于逻辑回归模型中的二进制分类。
在创建人造神经元时，Sigmoid函数用作激活函数。
在统计学中，S形函数图像是常见的累积分布函数

softmax函数

Softmax的主要优点是输出概率的范围，范围为0到1，所有概率的和将等于1。如果将softmax函数用于多分类模型，它会返回每个类别的概率，并且目标类别的概率值会很大
$$f(x)=\frac{e^{x_i}}{{\sum }_i{e}^{x_i}}$$

Softmax作用

用于多重分类逻辑回归模型。
在构建神经网络中，在不同的层使用softmax函数。

4、梯度消失爆炸如何产生？怎么解决？

由于反向传播过程中，前面网络权重的偏导数的计算是逐渐从后往前累乘的，如果使用 sigmoid/tanh激活函数的话，由于导数小于一，因此累乘会逐渐变小，导致梯度消失，前面的网络层权重更新变慢；如果权重 w本身比较大，累乘会导致前面网络的参数偏导数变大，产生数值上溢。

解决方法

1、使用ReLU等激活函数，梯度只会为0或者1，每层的网络都可以得到相同的更新速度；
2、采用LSTM；
3、进行梯度裁剪(clip), 如果梯度值大于某个阈值，我们就进行梯度裁剪，限制在一个范围内；
4、使用正则化，这样会限制参数 w 的大小，从而防止梯度爆炸；
5、设计网络层数更少的网络进行模型训练；
6、batch normalization；

5、如何处理神经网络中的过拟合问题？

L2正则化

L2正则化可以解决模型训练中的过拟合现象，它也被称为权重衰减。在回归模型中，这也被称为岭回归。L2 正则化公式非常简单，直接在原来的损失函数基础上加上权重参数的平方和。损失函数：

其中$L_0$表示没有正则化时的损失函数。对它求w的偏导：

对w进行更新：

我们知道，没有正则化的参数更新为$w=w-\eta \frac{\partial {\ell }_0}{\partial w}$，而L2正则化使用了一个乘性因子$(1-\eta \lambda )$去调整权重，因此权重会不断衰减，并且在权重较大时衰减地快，权重较小时衰减得慢。

L2正则化能够限制参数的大小。那么，为什么参数大小被限制了，这个模型就是一个简单的模型，就能够防止过拟合了呢？通过正则化学习，高次项前的系数 会变得很小，最后的曲线类似一条直线，这就是让模型变成了一个简单的模型。

总结：L2正则化通过权重衰减，保证了模型的简单，提高了泛化能力。

L1正则化—模型变得稀疏

L1 正则化公式直接在原来的损失函数基础上加上权重参数的绝对值：

其中$L_0$表示没有正则化时的损失函数。对它求w的偏导：

sgn(w)表示w的符号。对w进行更新：

可以看出，L1正则化是通过加上或减去一个常量$\eta \lambda$,让w向0靠近；对比L2正则化，它使用了一个乘性因子$(1-\eta \lambda )$ 去调整权重，使权重不断衰减。因此可以得出：当|w|很大时,L2对权重的衰减速度比L1大得多，当|w|很小时，L1对权重的缩小比L2快得多。

这也就解释了为什么L1正则能让模型变得稀疏L1对于小权重减小地很快，对大权重减小较慢，因此最终模型的权重主要集中在那些高重要度的特征上，对于不重要的特征，权重会很快趋近于0。所以最终权重w会变得稀疏。

Dropout

Dropout说的简单一点就是：我们在前向传播的时候，让某个神经元的激活值以一定的概率p停止工作，这样可以使模型泛化性更强，因为它不会太依赖某些局部的特征。

具体怎么让某些神经元以一定的概率停止工作（就是被删除掉）？
利用伯努利概率函数生成0或1的数让它的激活函数值以概率p变为0，从而实现概率控制节点不参与训练。

Dropout作用：1、取平均值，相当于训练多个模型，然后集成。2、减少神经元之间复杂的共适应关系：因为dropout程序导致两个神经元不一定每次都在一个dropout网络中出现。这样权值的更新不再依赖于有固定关系的隐含节点的共同作用，阻止了某些特征仅仅在其它特定特征下才有效果的情况

Dropout的缺点就在于训练时间是没有dropout网络的2-3倍。数据量小的时候效果不好。

Data Argumentation

过拟合的原因是学习样本太少，导致无法训练出能够泛化到新数据的模型。如果拥有无限的数据，那么模型能够观察到数据分布的所有内容，这样就永远不会过拟合

Early stop

6、Bert模型

第一，是这个模型非常的深，12层，并不宽(wide），中间层只有1024，而之前的Transformer模型中间层有2048。这似乎又印证了计算机图像处理的一个观点——深而窄 比 浅而宽 的模型更好。

第二，引入了MLM（Masked Language Model）

7、非平衡数据集的处理方法有哪些？

1、采用更好的评价指标，例如F1、AUC曲线等，而不是Recall、Precision；
2、进行过采样，随机重复少类别的样本来增加它的数量；
3、进行欠采样，随机对多类别样本降采样；
4、通过在已有数据上添加噪声来生成新的数据；
5、修改损失函数，添加新的惩罚项，使得小样本的类别被判断错误的损失增大，迫使模型重视小样本的数据；

最后

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