ML实践 (Paddle篇） | Yulong Notes

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1. 绪论

参考书有《动手学深度学习》、《Python深度学习》、《深度学习和神经网络》，基于百度Paddle框架、Pytorch

d2l全书框架如下：

解释深度学习：深度学习是机器学习的一个分支，指从有限样例中通过算法总结出一般性的规律，并可用于新的未知数据上。

神经网络可以看作从输入到输出的信息处理系统，一组参数控制的复杂函数

人工智能的许多子学科：机器感知（计算机视觉、语音信息处理）、学习（模式识别、机器学习、强化学习）、语言（自然语言处理）、记忆（知识表示）、决策（规划、数据挖掘）等。

首先学会导包

深度学习3大硬骨头：卷积神经网络，循环神经网络，对抗式神经网络

一些要了解的点：Numpy的广播机制，梯度下降对学习率敏感，神经网络中的共享参数，动量优化法，梯度消失或爆炸

人工智能的数学基础：可以看欧姆社学习漫画

理论上有可能利用chatGPT的预训练模型，在比较有限的数据集上，FineTuning（在AI领域中，Fine-tuning（微调）是指使用预训练模型作为起点，通过在特定任务上进行少量的训练来调整模型的参数，使其适应于特定任务或领域。)出一个垂直细分领域的AI应用，性能超越ChatGPT

一般在反向传播之前，梯度清零

需要学习的内容：

能力要求：行业知识+AI理论+实践能力

互联网—>正在从高科技行业变为传统行业

作业1.1

对于预测问题，可以根据预测输出的类型是连续的实数值，还是离散的标签，区分为回归任务和分类任务。

为什么要以均方误差作为损失函数？即将模型在每个训练样本上的预测误差加和，来衡量整体样本的准确性。这是因为损失函数的设计不仅仅要考虑“合理性”（有物理意义），同样需要考虑“易解性”（易于求解）

正是由于深度学习的建模和训练的过程存在通用性，即在构建不同的模型时，只有模型三要素不同，其它步骤基本一致，才产生了深度学习框架来加速建模。

（这里的模型三要素指的是模型的结构、参数和超参数。模型结构指的是模型的层数、每层的神经元数量、激活函数等。参数指的是每个神经元之间的权重和偏置。超参数指的是训练模型时需要设定的参数，如学习率、批量大小等。）

1.3.3 数据处理

数据处理包含五个部分：数据导入、数据形状变换、数据集划分、数据归一化处理和封装load data函数。数据预处理后，才能被模型调用

这两行代码实现了对数据的切片操作，将训练数据(training_data)中的前n-1列(即除了最后一列)赋值给变量x，将最后一列赋值给变量y。其中":"表示选取整个范围，"-"表示倒数第n个元素。

这种切片操作常用于将数据集划分为输入特征和标签数据，以便于用于模型的训练和测试。

作业1.2

课节5—→目标检测7日训练营

作业1.3

使用Python + Numpy编写模型并不困难，但仍然需要编写每个处理过程，如梯度下降的实现

作业1.4

随机梯度下降：为了解决批量梯度下降低效的问题（每次计算都是基于数据集中的全量数据），每次从总的数据集中随机抽取出小部分数据来代表整体，基于这部分数据计算梯度和损失来更新参数。batch的取值会影响模型训练效果。batch过大，会增大内存消耗和计算时间，且训练效果并不会明显提升（因为每次参数只向梯度反方向移动一小步，所以方向没必要特别精确）；batch过小，每个batch的样本数据将没有统计意义，计算的梯度方向可能偏差较大。案例：房价预测模型的训练数据集较小，我们将batch为设置10。

核心概念：mini-batch：每次迭代时抽取出来的一批数据被称为一个mini-batch。

batch_size：一个mini-batch所包含的样本数目称为batch_size。

epoch：当程序迭代的时候，按mini-batch逐渐抽取出样本，当把整个数据集都遍历到了的时候，则完成了一轮训练，也叫一个epoch。启动训练时，可以将训练的轮数num_epochs和batch_size作为参数传入。

【深度学习】基于计算图的反向传播详解(95条消息) 【深度学习】基于计算图的反向传播详解_计算图的反向传播是基于链式法则的数学原理_Day-yong的博客-CSDN博客

在探讨手写数字识别任务的实现方案之前，我们先“偷偷地看”一下程序代码。不难发现，与上一章学习的房价预测任务的代码比较，二者的程序结构是极为相似的，如图所示。

从代码结构上看，模型均为数据处理、定义网络结构和训练过程三个部分。

从代码细节来看，两个模型也很相似。

这就是使用飞桨框架搭建深度学习模型的优势，只要完成一个模型的案例学习，其它任务即可触类旁通。在工业实践中，程序员用飞桨框架搭建模型，无需每次都另起炉灶，多数情况是先在飞桨模型库中寻找与目标任务类似的模型，再在该模型的基础上修改少量代码即可完成新的任务。

这类程序一般都是如下套路

数据处理：读取数据和预处理操作

模型设计：网络结构（假设）

训练配置：优化器（寻解算法）和计算资源配置

训练过程：循环调用训练过程，前向计算+损失函数（优化目标）+反向传播

保存模型：保存训练好的模型

训练集：用于确定模型参数

验证集：用于调节模型超参数（如多个网络结构、正则化权重的最优选择）

测试集：用于估计模型应用效果（没有在模型中应用过的数据，更贴近模型在真实场景应用的效果）

通常某组织发布一个新任务的训练集和测试集数据后，全世界的科学家都针对该数据集进行创新研究，随后大量针对该数据集的论文会陆续发表。论文1的A模型声称在测试集的准确率70%，论文2的B模型声称在测试集的准确率提高到72%，论文𝑁的𝑥模型声称在测试集的准确率提高到90% ...

然而这些论文中的模型在测试集上准确率提升真实有效么？我们不妨大胆猜测一下。假设所有论文共产生1000个模型，这些模型使用的是测试数据集来评判模型效果，并最终选出效果最优的模型。这相当于把原始的测试集当作了验证集，使得测试集失去了真实评判模型效果的能力，正如机器学习领域非常流行的一句话：“拷问数据足够久，它终究会招供”。

卷积算子应用举例

案例1—简单的黑白边界检测

案例2 图像中物体边缘检测

案例3—图像均值模糊

池化

激活函数

批归一化

作业1：计算卷积中一共有多少次乘法和加法操作

首先，我们需要理解卷积操作的基本概念。在卷积神经网络中，卷积操作是通过在输入数据上滑动一个卷积核（或滤波器），并在每个位置进行元素级的乘法和加法操作来计算输出的。

给定的参数是：

输入数据的形状是 [10, 3, 224, 224]，其中10是批量大小，3是输入通道数，224是高度和宽度。

卷积核的大小是 3x3，输出通道数为64。

步幅（stride）是1，填充（padding）是1。

对于每个输出通道，我们需要在每个位置进行3x3x3=27次乘法和26次加法（因为3x3x3个元素需要2x3x3次加法来求和）。由于步幅是1，填充是1，所以输出的高度和宽度都是224，因此每个输出通道有224x224个位置。所以，对于每个输出通道，我们需要进行27x224x224次乘法和26x224x224次加法。

由于输出通道数为64，所以总共需要进行64x27x224x224次乘法和64x26x224x224次加法。

因此，完成这样一个卷积，一共需要做：

乘法操作次数：64 * 27 * 224 * 224 = 173408256次

加法操作次数：64 * 26 * 224 * 224 = 1605638144次

这只是理论上的计算次数，实际上由于现代计算机硬件和软件的优化，实际的计算次数可能会少一些。

作业2：

网络结构定义如下面的代码所示，输入数据形状是[10,3,224,224]，

请分别计算每一层的输出数据形状，以及各层包含的参数形状