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一、机器学习任务攻略
1.1 Framework of ML
神经网络一共包含三个模块：训练模块、验证模块、预测模块。其中训练和验证模块共用数据是Training data，但要注意的是要把Training data分成训练和验证数据。
训练步骤包括三个步骤：
1、要先写出一个有未知参数的函数f（x），x为input，也叫做feature
2、定义Loss函数，输入为一组参数，计算这组参数所造成的误差
3、定义optimization，找到一组最为合适的参数θ*，使得Loss最小
预测部分是用训练好的θ对Testing data进行预测结果。
1.2 提高结果的准确性
检查training data的Loss
1.2.1 Loss过大
显然在训练资料上效果并不是很好，这时要从两方面出发检查：
1.model bias的原因：
model过于简单，导致在神经网络的函数集中没有可以让Loss变的足够小的函数，就像在海中捞针
解决方法：重新设计model让其更加深，鲁棒性更强
1.增加输入的feature，或者使用Deep Learning
2.optimization做的不好
在训练过程中可能卡到一个局部最优点（local minima）的地方，虽然网络中存在一个最好的函数，但是你无法找到让Loss最小的一组参数θ*
如何区分是model bias还是optimization的问题
当一个神经网络的层数比另外一个神经网络要大，但Loss值却更大，则是optimization的问题，因为越深的网络的鲁棒性会更大；此外则是model bias的问题
1.2.2 Loss足够小，但testing data的Loss过大
这里也要从两方面分析
1.over fitting
举一个极端的例子：
我们的testing data为：
通过training找出这样一个函数：
当能够在训练资料中找到x的话就输出yi，否则就随机输出一个值。基于此，这个函数在training过程中的Loss为0，但是在test过程中就什么也没干，所以在testing过程中的Loss会很大，这就是over fitting。
在真实的实验过程中，往往是因为model的鲁棒性太强，导致在training后得到的模型有很大的“自由区”而不能很好的拟合testing数据
导致Loss过大
解决方法：
1.增加数据量（Data augmentation）
2.限制model的鲁棒性
根据training的数据设定函数，少一些参数
但要注意的是不能给model太多的限制，否则会导致model bias的问题
综上，我们可以得出model的复杂程度和Loss的一个非线性关系
当model越来越复杂时，虽然Training loss越来越小，但是可能会出现over fitting的问题，导致预测结果不准
我们在前面说过，我们有三大模块，训练、验证和预测，且将training data随机分成训练数据和验证数据，当我们在每一个epoch训练后得到的θ参数和loss，我们要将θ进行验证，如果验证组得到的loss更小，说明这组参数是较优的，将此loss替换训练得到的loss，最终找到一组最优解
dev_mse = dev(model, dev_data)
if dev_mse < min_mse :
min_mse = dev_mse
def dev(model, dev_data) :
model.eval()
total_loss = []
for input, label in dev_data :
output = model(input)
total_loss.append(model.cal_loss(output, label))
return sum(total_loss) / len(total_loss)
此外我们还可以用N折交叉验证的方法进行分数据和找θ*
2.认为影响，这种问题不能怪model，机器是死的，这种问题一般来说叫做mismatch
二、局部最小值（local minima）与鞍点（saddle point）
当optimization失败时一般有两点原因：
1.loss值无法再小，此时已经找到了一组最优解θ*
2.gradient等于0
这里我们对gradient==0的情况进行分析，当gradient等于0时，这个点有三种情况：
处于local minima，此时loss处于局部最小，没办法走到其他地方
值得注意的是，local minima也有好坏之分当minima处于尖端的时候，testing loss是十分大的，而在平缓区时，testing loss就没那么大
处于saddle point，此时loss并不是局部最小值，有别的地方可以走，这样就有机会到达全局最小点
Saddle Point vs Local Minima
他们两者之间谁更加常见呢？
如果在从二维空间去看的话Saddle Point就可能被认为是Local Minima
反过来假如我们从更高维度去看的话Local Minima却是Saddle Point
也就是说假如我们在某个维度没路可走的时候，我们可以提高维度来使其变成Saddle Point从而有路可走。这就是现在为什么神经网络如此复杂、参数众多的重要原因
三、Batch和momentum
3.1 Batch
现在假如说有一笔N资料，我们可以把N笔资料一次性全部跑完再计算loss和更新一次参数θ，但是的话我们也可以将N笔资料分成许多个batch资料，我们每跑完一个batch资料就计算更新一次参数
1 epoch等于把全部的batch都看一遍
为什么要用batch？
现在有20笔资料，我们分别看看用和不用batch的参数更新效果
可以看出没有用batch的model的蓄力时间比较长，但每走一步都比较稳；用了batch的model蓄力时间短，但每次走的时候方是十分乱的。但是如果考虑gpu的平行预算，没有用batch耗费的时间不一定比用了batch所花时间长。在MNIST机器学习任务（一共有六万笔资料）中：
跑每一个不同batch所用时间如下，（6000代表不用batch）
我们再看跑完一个epoch和跑完一个batch所需时间对比：
我们可以看出一个epoch大的batch花的时间反而是比较少的
但是与我们直觉不同的是，分了batch的任务最终预测的正确率是比没分batch是要高的
为什么分batch会带来更好的结果？
我们先来考虑Full batch的情况
我们沿着Loss函数来更新参数，当陷入一个local minima之后就停止更新参数
再考虑small batch时，当我们用θ1参数组来算gradient的时候，他的loss函数是L1当遇到gradient等于0时就卡住了，但不会停止更新函数，可以用下一个batch来train优化model
Small Batch VS Large Batch
正因他们有各自的优点，则Batch size变成一个hyper parameter（超参数）
3.2 Momentum
momentum是一门可能可以对抗local minima的技术。他的概念可以想象成物理世界中的惯性，我们可以想象，当一个小球沿着loss函数走，当走到local minima时因为他有惯性而不会在minima处停下
对于普通的gradient descent，假设开始在θ0的点，计算该点gradient为g(0)，沿着gradient的反方向移动到θ1 = θ0 - ng(0) 然后计算g(1)…
结合momentum的gradient descent
我们在更新gradient时不单单沿着gradient的反方向，还要加上前一步(momentum)的方向进行更新，类似于物理中的力的合成，计算过程如下图：
当我们走到local minima和和saddle point时虽然gradient==0，但是由于我们还有前一步的momentum所以还会继续走下去
四、结语
以上是我机器学习学习笔记的第二篇，如有不对之处，还望指出，与君共勉。