本文主要是介绍不用框架入门与进阶深度学习(3)−线性单元、梯度下降与回归任务，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
转自公众号-AI圈终身学习。
一个人是孤独的，一群人是强大的，欢迎关注。
写在前面
前文我们介绍了简单有效的感知器，用它实现了一个线性分类器，并在鸢尾花数据集上取得不错的效果。您肯定懂得AI领域做分类任务的基本原理了。
如果您觉得迷迷糊糊也很正常，因为我们没有讲感知器的更新规则算法-梯度下降。
如果单单讲个梯度下降，您可能会看睡着。所以，我们一起来动手做一个AI领域的基础任务-回归任务。相信学完本文您就能懂线性单元和AI领域回归任务的基本原理了。
本文在整个文集中是承上启下的核心章节，会讲解目标函数、优化算法等。他们组成了通吃整个机器学习的基本套路，非常重要。希望您能坚持下来。
一、回归任务
考虑这样一个简单问题，假如我有几个朋友在互联网公司做AI工程师，他们的工龄与月薪关系如下：
| 朋友 | 工龄 | 月薪 |
|---|---|---|
| A | 5 | 55000 |
| B | 3 | 23000 |
| C | 8 | 76000 |
| D | 1.4 | 18000 |
| E | 10.1 | 114000 |
我们画个图看看：
横坐标为工龄，纵坐标为月薪，我们可以看到有非常明显的线性增长关系。这也比较符合直觉，因为我们都知道一般来讲，工龄越长，工资越高，俗称资深互联网老兵。因此我们现在的问题是:
如何根据这些数据，判断一个工龄为9年的AI工程师，月薪是多少呢？
当然现实中影响因素会更复杂，可能有学历、公司、职级等因素影响。当然如果我们有这些数据，预测的结果会更加精准，但是现在我们可以先这样简化一下。这种输入x，预测一个不确定值y，就是回归问题。
那么问题来了，因为我们上文提到的感知器始终只能输出两个值，0或者1。所以这种问题怎么办呢？这个时候我们把感知器的激活函数修改成线性函数即可，这就是线性单元。
二、线性单元
线性单元结构和感知器完全一样，唯一不同的地方只是修改了激活函数部分。
我们回忆一下用以分类任务的感知器的激活函数是阶跃函数：
我们把它改成线性函数即为线性单元：
(2) f ( x ) = x f(x) = x \tag{2} f(x)=x(2)
这样我们的输出就不局限在0，1，而是一个实数了。接下来我们看看，输入五位朋友的工龄和薪水，模型是如何学习权重的。
三、线性单元的正向传播
我们已经知道，感知器和线性单元的输出结果都可以用这个公式表示：
(2) y ^ = f ( w ⋅ x + b ) \widehat{y} = f(w\cdot x+b) \tag{2} y =f(w⋅x+b)(2)
本任务中共有5条数据，但是只有一个特征-工龄，权重个数与特征数量相等，所以我们只有一个权重和一个偏置项 w 1 、 b w_1、b w1、b，因此线性单元输出为：
(3) y ^ = f ( w ⋅ x + b ) = w 1 ⋅ x 1 + b \begin{aligned} \widehat{y}&=f(w\cdot x+b) \\ &=w_1\cdot x_1+b \end{aligned} \tag{3} y =f(w⋅x+b)=w1⋅x1+b(3)
我们不可能直接得到最优的 w 1 和 偏 置 项 b w_1和偏置项b w1和偏置项b，一般我们的权重会初始化为0。但是此时预测的工资 y ^ \widehat{y} y 为0，与真实的工资y相差甚远。因此现在我们最关心的问题是，如何取到合适的 w 1 和 b w_1和b w1和b值？
四、线性单元的权重更新
现在我们已经有了初始的输出值 y ^ \widehat{y} y 以及真实的实际值 y y y，人们常用下面的公式表示 y ^ 与 y \widehat{y}与y y 与y的接近度:
(4) e = 1 2 ( y − y ^ ) 2 = 1 2 ( y − w 1 ⋅ x 1 − b ) 2 \begin{aligned} e&=\cfrac{1}{2}(y-\widehat{y})^2 \\ &=\cfrac{1}{2}(y-w_1\cdot x_1-b)^2 \end{aligned} \tag{4} e=21(y−y )2=21(y−w1⋅x1−b)2(4)
e e e是5条数据中1条样本的误差，我们叫做单个样本的误差。其中 x 1 为 工 龄 ， y 为 月 薪 x_1为工龄，y为月薪 x1为工龄，y为月薪，是已知值，所以我们只需要学习到 w 1 和 b w_1和b w1和b使得预测的工资与真实工资尽可能接近。也就是使得 e = 1 2 ( y − y ^ ) 2 e=\cfrac{1}{2}(y-\widehat{y})^2 e=21(y−y )2尽可能小，那么就达到我们的目的了。
所以现在我们的问题变成了求解这个方程的最小值，这就需要用到梯度下降优化算法。
4.1 梯度下降算法
我们在大一的时候学过函数 y = f ( x ) y=f(x) y=f(x)的极值点就是它的导数 f ′ ( x ) = 0 f'(x)=0 f′(x)=0的点。因此我们可以通过解方程 f ′ ( x ) = 0 f'(x)=0 f′(x)=0得到函数的极值点 ( x , y ^ ) (x, \widehat{y}) (x,y )。
同理可以得到方程 e = 1 2 ( y − y ^ ) 2 e=\cfrac{1}{2}(y-\widehat{y})^2 e=21(y−y )2的极值点。但是计算机是不会解方程的，怎么办呢？这里就要用到梯度下降了：
如图， 横 坐 标 x 横坐标x 横坐标x对应于我们任务的 w 1 或 者 b w_1或者b w1或者b，纵坐标 f ( x ) f(x) f(x)对应我们的 误 差 值 e 误差值e 误差值e。我们的初始点是图上的 x 0 x_0 x0，然后每次迭代修改 横 坐 标 x 横坐标x 横坐标x为 x 1 , x 2 , x 3 . . x_1,x_2,x_3.. x1,x2,x3..:
x = x 0 → x 1 → x 2 → x 3 → . . . x = x_0\rightarrow x_1 \rightarrow x_2 \rightarrow x3 \rightarrow ... x=x0→x1→x2→x3→...
你会发现，修改后的误差值 f ( x ) f(x) f(x)一直在减小。为什么会这样呢？我们先解释下梯度是什么。我们以图中的线 x 2 → x 3 x_2 \rightarrow x3 x2→x3为例，梯度是一个向量，它指向函数值上升最快的方向。因此梯度下降就是梯度的反方向，当然就是指向函数值下降最快的方向。我们每次沿着这个方向乘以一个步长去修改 横 坐 标 x 横坐标x 横坐标x的值，误差值 f ( x ) f(x) f(x)就会减小。
但是聪明的你会发现，这种方法很难走到函数的最小值点。因为我们的步长不可能刚刚好，如果步长过大，就会越过最小值点；如果步长过小，迭代会很慢而且容易陷入局部最小值再也出不来。步长又叫学习率，选择它是个技术活。
其实步长(学习率)，我们在上一节的感知器中已经用过，就是更新规则里的 δ \delta δ但是记不起来也没关系。我们现在开始讲解，最后会对比学习率对收敛的影响。
这里我们用公式表示下梯度下降算法，不要怕，很简单的，我们以工龄对应的权重 w 1 w_1 w1为例：
w 1 n e w = w 1 o l d − δ ∇ e ( w 1 ) w_{1new} = w_{1old} - \delta \nabla e(w_1) w1new=w1old−δ∇e(w1)
∇ \nabla ∇表示梯度， ∇ e ( w 1 ) 表 示 e ( w 1 ) \nabla e(w_1)表示e(w_1) ∇e(w1)表示e(w1)的梯度，我们直接求导就行了：
KaTeX parse error: No such environment: align at position 8: \begin{̲a̲l̲i̲g̲n̲}̲ \nabla{e(\math…
学过高数的同学应该都能推，很简单。如果看不懂梯度这部分推导也没关系，把最后一个等式记住就行，不影响阅读。所以现在我们得到的工龄特征对应权重 w 1 w_1 w1公式更新公式如下：
w 1 n e w = w 1 o l d + δ ( y − y ^ ) x 1 w_{1new} = w_{1old} + \delta(y-\widehat{y})x_1 w1new=w1old+δ(y−y )x1
同理我们可以得到 偏 置 项 b 偏置项b 偏置项b的更新公式：
b n e w = b o l d + δ ( y − y ^ ) b_{new} = b_{old} + \delta(y-\widehat{y}) bnew=bold+δ(y−y )
我们回顾下前两节的感知器更新规则：
Δ w i = δ ( y − y ^ ) x i w i = w i + Δ w i Δ b = δ ( y − y ^ ) b = b + Δ b \begin{aligned} \Delta w_i&=\delta (y- \widehat{y})x_i \\ w_i&=w_i + \Delta w_i\\ \Delta b&=\delta (y- \widehat{y}) \\ b&=b + \Delta b \end{aligned} ΔwiwiΔbb=δ(y−y )xi=wi+Δwi=δ(y−y )=b+Δb
他们是完全一样的，是不是感觉到满满的成就感。那么我们就来开始手撸代码吧。
五、手写线性单元预测工资
完整代码请参考GitHub: https://github.com/AIGroup-Z/deep-neural-network
5.1 训练数据准备
这里我们直接捏造前文表格中的数据，并捏造一个测试集：
| 朋友 | 工龄 | 月薪 |
|---|---|---|
| A | 5 | 55000 |
| B | 3 | 23000 |
| C | 8 | 76000 |
| D | 1.4 | 18000 |
| E | 10.1 | 114000 |
def get_training_dataset():'''训练集：捏造5个人的工作年限与对应的收入数据'''# 输入列表，每一项表示工作年限x_train = [[5], [3], [8], [1.4], [10.1]]# 期望的输出列表，月薪，注意要与输入一一对应y_train = [55000, 23000, 76000, 18000, 114000]return x_train, y_traindef get_test_dataset():'''测试集：捏造5个人的工作年限，用模型预测结果'''# 输入列表，每一项表示工作年限x_test = [[1], [2], [4.3], [6.7], [9]]return x_test5.2 实现线性单元模型
我们总结下感知器和线性模型区别，看看两者哪些地方可以复用：
我们发现，感知器与线性单元除了激活函数完全相同，所以我们直接复用上一节感知器的代码就好了：
class LinearUnit(Perceptron):def __init__(self, input_feature_num, activation=None):self.activation = activation if activation else self.fPerceptron.__init__(self, input_feature_num, self.activation)def f(self, x):return x
真爽。这样我们的线性单元就完全实现了。考虑到有些读者没有连贯读，我这里贴一下上文感知器Perceptron的代码。已经看过的同学跳过就好：
class Perceptron(object):def __init__(self, input_feature_num, activation=None):self.activation = activation if activation else self.signself.w = [0.0] * input_feature_numself.b = 0.0def predict(self, x):'''预测输出函数:y_hat = f(wx + b)'''return self.activation(np.dot(self.w, x) + self.b)def sign(self, z):'''阶跃激活函数:sign(z) = 1 if z > 0sign(z) = 0 if z <= 0'''return int(z>0)def fit(self, x_train, y_train, iteration=10, learning_rate=0.1):# 训练函数for _ in range(iteration):for x, y in zip(x_train, y_train):y_hat = self.predict(x)self._update_weights(x, y, y_hat, learning_rate)print(self)def _update_weights(self, x, y, y_hat, learning_rate):# 权重更新, 对照公式查看delta = y - y_hatself.w = np.add(self.w,np.multiply(learning_rate * delta, x))self.b += learning_rate * deltadef __str__(self):return 'weights: {}\tbias: {}'.format(self.w, self.b)
5.3 模型训练-小试调参
回顾一下模型训练的流程：
准备数据->模型初始化->根据步长学习率更新权重
这里我们先用0.1的学习率看看迭代10轮后的模型：
x_train, y_train = get_training_dataset()
lu = LinearUnit(len(x_train[0]))
lu.fit(x_train, y_train, iteration=10, learning_rate=0.1)
我们看看每次迭代的权重变化：
注意这里的每次迭代结果，是把所有的5条数据都跑了一遍，其实每次迭代会更新5次权重，所以一共更新了50次权重。我们发现差不多在第4次迭代的时候，就收敛了，即后边的迭代weights和bias都不再变化了。满心欢喜，此时我们作个图看看模型和数据拟合得怎么样：
WTF??? 这偏得太多了吧。聪明的读者思考下，这是为什么呢？
这就是我们在梯度下降讲的步子太大问题，我们这次打印最后3轮所有权重更新的变化：
我们看到权重其实是在更新的，只是在这个学习率下，步子太大，损失函数会在极小值附近震荡，如图红色箭头部分：
现在我们降低学习率到0.01看看：
x_train, y_train = get_training_dataset()
lu = LinearUnit(len(x_train[0]))
lu.fit(x_train, y_train, iteration=10, learning_rate=0.1)
很棒，这就是我们差不多想要的模型了。
5.4 用模型去预测AI工程师工资
x_test = get_test_dataset()
prediction = []
for t in x_test:prediction.append(lu.predict(t))print('预测工作{}年的AI工程师\t月薪{}'.format(t, prediction[-1]))
我们画个图看看：
棒棒哒，工资这么高，加油干吧。
六、总结
本文为您介绍了适用于所有机器学习算法的基本套路，其实就只有两个部分：
- 模型 从输入特征x预测输出y的函数f(x)
- 目标函数 又叫损失函数，其取最值时的参数即为模型的最优参数。但是我们往往取不到最优值，只能取到局部最优值。
然后我们会用优化算法去取目标函数的最值。优化算法有很多，本文中的梯度下降只是一种。其实梯度下降算法主要有两种：
- 批梯度下降算法(Batch Gradient Descent, BGD)
- 随机梯度下降算法(Stochastic Gradient Descent, SGD)
他们的区别在于用多少条数据时，更新权重。聪明的你会发现，我们每遍历一条数据，就会更新一次权重，这就是随机梯度下降算法。其实起初大家都用批梯度下降算法，都是把样本当中的所有实际值和预测值的差值求和过后，再更新权重。但是这样计算代价太大，已经被淘汰了。另外有经验的同学知道，我们经常说的batch size设置成64，是两者的结合，就是用64条数据更新一次权重。
在机器学习中，算法并不重要，重要的是特征。比如本文中如果不止工龄这一种特征，还有公司、职级等，模型的性能会大大提升。而神经网络的优势在于可以自动学习提取哪些特征，降低人力成本，又能提高模型性能。
提前关注不迷路，敬请期待。
本文集暂定内容：
如果有任何问题。可以在公众号首页找到我们的组队学习群。
这篇关于不用框架入门与进阶深度学习(3)−线性单元、梯度下降与回归任务的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
