Projeto e Treinamento de MLPs

Apresentação em tema: "Projeto e Treinamento de MLPs"— Transcrição da apresentação:

1 Projeto e Treinamento de MLPs
Prof. Júlio Cesar Nievola PPGIA - PUCPR

2 Controle da Aprendizagem
Há procedimentos sistemáticos na busca da superfície de desempenho. Entretanto, a busca deve ser controlada heuristicamente O usuário atua na busca através da seleção dos pesos iniciais das taxas de aprendizagem do algoritmo de busca do critério de parada Exemplo 01 PPGIA - PUCPR Prof. Júlio Cesar Nievola

3 Prof. Júlio Cesar Nievola
Pesos e MSE Mínimo Conjuntos finais de pesos diferentes surgem com mesma topologia e mesmo treinamento Muitas simetrias no mapeamento entrada-saída Não há garantias que o problema tenha somente uma solução – topologias redundantes Condições iniciais aleatórias (conjunto de pesos) Aprendizagem é um processo estocástico Deve-se executar cada rede várias vezes com condições iniciais diferentes e usar a melhor Exemplo 02 PPGIA - PUCPR Prof. Júlio Cesar Nievola

4 Controle do Tamanho do Passo
Em redes não-lineares (MLP) a seleção do tamanho do passo é muito importante Escalonamento: Experimentalmente obtém-se 0 e n0. Se 0 é muito grande então há divergência. Se n0 é muito pequeno a aprendizagem “pára”. Se n0 é muito grande a aprendizagem torna-se demorada. Escalonamento ajuda a escapar de mínimos locais em superfícies não-convexas Exemplo 03 Exemplo 04 PPGIA - PUCPR Prof. Júlio Cesar Nievola

5 Taxas de Aprendizagem e Competição Interna
Aprendizagem robusta: todos os parâmetros devem aprender com mesma velocidade Regra Prática: aumentar por um fator 2 a 5 a taxa de aprendizagem de uma camada para outra Não-linearidade do PE: fonte de competição interna => diferentes PEs se especializam em diferentes áreas do espaço de entrada Competição Interna: assinala a grupos de PEs determinados padrões de agrupamento PPGIA - PUCPR Prof. Júlio Cesar Nievola

6 Inicialização dos Pesos
É comum iniciar os pesos aleatoriamente Um PE na região linear aprende mais rapidamente que na região saturada Regra prática para não-linearidade tanh: deve-se ajustar os pesos iniciais com variância onde I é o número de entradas do PE Exemplo 05 PPGIA - PUCPR Prof. Júlio Cesar Nievola

7 Aprendizagem baseada em Descida do Gradiente
Vantagem principal simplicidade não potência Ou método de busca de primeira ordem O algoritmo LMS, a regra delta e o backpropagation usam atualização dos pesos que são implementações deste conceito PPGIA - PUCPR Prof. Júlio Cesar Nievola

8 Aprendizagem com Momento
Aprendizagem com momento usa uma memória (incremento anterior) para aumentar a velocidade e estabilizar a convergência Equação de correção dos pesos onde  é a constante de momento Normalmente,  é ajustada entre 0,5 e 0,9 Exemplo 06 PPGIA - PUCPR Prof. Júlio Cesar Nievola

9 Prof. Júlio Cesar Nievola
Exemplo de Momento PPGIA - PUCPR Prof. Júlio Cesar Nievola

10 Ajuste Adaptativo do Passo
Idéia simples: observar a trilha dos pesos: Se o sinal do erro é consecutivamente o mesmo, então a taxa de aprendizagem está pequena Se o sinal do erro alterna-se consecutivamente, então a taxa de aprendizagem está muito grande Para funcionar deve-se usar um tamanho de passo diferente para cada peso O acréscimo lento e decréscimo rápido do tamanho do passo evita a divergência PPGIA - PUCPR Prof. Júlio Cesar Nievola

11 Algoritmo Delta-Bar-Delta
Cada tamanho do passo é atualizado por onde Sij indica a média dos gradientes anteriores e Dij é o atual gradiente Sij é a média das derivadas anteriores e atual onde  é um número entre 0 e 1 Exemplo 07 PPGIA - PUCPR Prof. Júlio Cesar Nievola

12 Tamanho de Passo Adaptativo de Almeida (e Silva)
Se o sinal do erro é consecutivamente o mesmo, aumentar a taxa de aprendizagem Se o sinal do erro alterna-se consecutivamente, diminuir a taxa de aprendizagem Atualização dos pesos onde kjC(n) é cada componente do gradiente e a cada iteração PPGIA - PUCPR Prof. Júlio Cesar Nievola

13 Tamanho de Passo Adaptativo de Almeida (e Silva)
u e d são constantes positivas ligeiramente abaixo e acima de 1. Autores sugerem d=1/u A atualização dos pesos é geométrica em ambas as direções (aumento e diminuição) O método tem bom resultado quando o gradiente é conhecido com alta precisão, como por exemplo na aprendizagem batch As equações são baseadas em heurísticas que controlam o crescimento do tamanho do passo Exemplo 08 PPGIA - PUCPR Prof. Júlio Cesar Nievola

14 Método do Gradiente Conjugado
O gradiente não é o caminho mais rápido para o mínimo devido à excentricidade da superfície de desempenho (razão dos autovalores), causando um zigue-zague Para melhorar isto, pondera-se a correção onde  é calculado dinamicamente Na aprendizagem por momento a ponderação é fixa e não calculada para o melhor caso PPGIA - PUCPR Prof. Júlio Cesar Nievola

15 Prof. Júlio Cesar Nievola
Critério de Parada Número de iterações MSE: é apenas variável indireta na classificação Não há garantia de que o sistema possa atingir um MSE especificado Taxa de decréscimo do MSE indica quando não há mais extração de informação há parada prematura no caso de regiões planas Exemplo 09 PPGIA - PUCPR Prof. Júlio Cesar Nievola

16 Prof. Júlio Cesar Nievola
Critério de Parada Problema da generalização: overtraining Parada com validação cruzada dois conjuntos: treinamento e validação conjunto de validação: 10% do total dos casos com certa freqüência (5 a 10 iterações) verifica-se o desempenho no conjunto de validação quando errovalid aumenta, pára-se o treinamento Dificuldade: menor conjunto de treinamento Método usado para problemas reais Exemplo 10 PPGIA - PUCPR Prof. Júlio Cesar Nievola

17 Tamanho do conjunto de treinamento
Número N aproximado de padrões requerido para classificar exemplos de teste com um erro , em uma rede com W pesos Considera-se dados representativos Solução do problema inverso (número de padrões limitado): conexões esparsas da entrada para escondida pré-processamento para reduzir dimensionalidade Exemplo 11 PPGIA - PUCPR Prof. Júlio Cesar Nievola

18 Escalabilidade e Treinabilidade
Barron[1993]: Para grandes conjuntos de treinamento, o erro no MLP é independente do tamanho do espaço de entrada e escala com o inverso do número de PEs escondidos Tempo de treinamento de MLP com backpropagation aumenta exponencialmente com o tamanho do problema Alternativa: uso de redes com arquiteturas modulares, conexões esparsas ou algoritmos de treinamento avançados Exemplo 12 PPGIA - PUCPR Prof. Júlio Cesar Nievola

19 Motivos para Desempenho Fraco
Rede sem poder discriminante Rede com PEs insuficientes Aprendizagem parada em mínimo local ou em região plana Sobre-treinamento da rede Exemplos de treinamento não adequados Problema intrinsecamente difícil para características utilizadas (usar filtro, novas entradas) PPGIA - PUCPR Prof. Júlio Cesar Nievola

20 Prof. Júlio Cesar Nievola
Critério de Erro PPGIA - PUCPR Prof. Júlio Cesar Nievola

21 Prof. Júlio Cesar Nievola
Normas Lp O critério de erro, ou custo, é calculado sobre a soma dos custos individuais, Jnk obtido pela apresentação de cada padrão de entrada onde k é um índice sobre as saídas do sistema e n é um índice sobre os padrões de entrada Jnk é o custo individual, e é necessário determinar somente o erro instantâneo nk Exemplo 13 PPGIA - PUCPR Prof. Júlio Cesar Nievola

22 Prof. Júlio Cesar Nievola
Critério MSE O critério MSE tem as características em redes em avanço lineares ele conduz a um problema de otimização linear que tem uma solução analítica fornece uma interpretação probabilística da saída da máquina de aprendizagem é fácil de implementar, já que é o erro instantâneo que é injetado no sistema dual apresenta problemas com relação a outliers PPGIA - PUCPR Prof. Júlio Cesar Nievola

23 Prof. Júlio Cesar Nievola
Normas Lp De forma geral, o erro instantâneo pode ser onde p é um inteiro, chamado norma de nk Pode-ser ter vários casos em função de p: p=2: critério MSE p=1: métrica de Manhattan, norma robusta p=0: uso somente do sinal dos desvios p=: todos os erros são zero, exceto o maior Exemplo 14 PPGIA - PUCPR Prof. Júlio Cesar Nievola

24 Medida de Erro baseada na Teoria da Informação
Pode-se medir a divergência entre duas funções de probabilidade de massa q(x) e p(x) usando o critério de informação de Kullback-Leibler ou entropia cruzada: Implementação do critério de entropia cruzada PPGIA - PUCPR Prof. Júlio Cesar Nievola

25 Prof. Júlio Cesar Nievola
Entropia Cruzada A saída do sistema, usando o critério de custo Kullback-Leibler aproxima-se da resposta desejada em sentido estatístico Para c classes o critério K-L torna-se onde n é o índice sobre os padrões de entrada e k o índice sobre as classes A rede usa PEs de saída que implementam a função softmax e o critério de entropia cruzada pode ser implementado pelo critério MSE Exemplo 15 PPGIA - PUCPR Prof. Júlio Cesar Nievola

26 Tamanho da Rede e Generalização
Redes MLP treinadas com backpropagation não controlam habilidade de generalização Para uma rede determinada o uso da validação cruzada para parar o treinamento permite maximizar a generalização O tamanho da rede (complexidade do modelo) está ligada ao desempenho: Poucos pesos não permitem à rede atingir o objetivo Muitos pesos memorizam (não generalizam bem) PPGIA - PUCPR Prof. Júlio Cesar Nievola

27 Occam’s Razor e Aprendizagem Estrutural
O problema do tamanho da rede pode ser visto de maneira simplificada usando o Occam’s Razor: Qualquer máquina de aprendizagem deve ser grande o suficiente para resolver o problema, porém não maior. Dificuldade: o que é grande o suficiente? A Teoria da Aprendizagem Estrutural (dimensão V-C) fornece respostas teóricas à generalização, mas é difícil de ser aplicada a MLPs PPGIA - PUCPR Prof. Júlio Cesar Nievola

28 Prof. Júlio Cesar Nievola
Eliminação de Pesos Weight Decay: alguns pesos aumentam mas outros se aproximam de zero O método da eliminação de pesos não deve ser aplicada aos bias, somente aos pesos O termo de decaimento deve ser menor para pesos maiores: É fácil de implementar pois os pesos estão sendo atualizados durante a adaptação Exemplo 16 PPGIA - PUCPR Prof. Júlio Cesar Nievola

29 Prof. Júlio Cesar Nievola
Comitê de Redes Várias redes de tamanho e características diferentes podem ser usadas em conjunto para melhorar o desempenho do classificador [Perrone,94]: Sob certas condições, o erro de um comitê é C vezes menor que o erro médio de cada uma das C redes do comitê Maior vantagem: redução na variância do erro Cada rede deve ter acerto superior a 50% Pode-se ponderar a contribuição de cada rede para a resposta final Exemplo 17 PPGIA - PUCPR Prof. Júlio Cesar Nievola

30 Heurísticas para melhorar Tempo de Treinamento e Desempenho
Normalizar os dados em relação à faixa de ativação da rede Usar não-linearidade do tipo tanh Usar PE softmax na camada de saída Normalizar o sinal desejado ligeiramente acima/abaixo do limite (p.ex. 0,9 e não  1) Adicionar um valor constante de 0,05 na derivada da não-linearidade Exemplo 18 PPGIA - PUCPR Prof. Júlio Cesar Nievola

31 Heurísticas para melhorar Tempo de Treinamento e Desempenho
Ajustar um tamanho do passo maior nas camadas mais próximas da entrada Em aprendizagem online, alterar a seqüência do conjunto de treinamento periodicamente Inicializar os pesos da rede na região linear da não-linearidade Usar métodos de aprendizagem mais sofisticados (delta-bar-delta, gradiente conjugado etc.) Exemplo 19 PPGIA - PUCPR Prof. Júlio Cesar Nievola

32 Heurísticas para melhorar Tempo de Treinamento e Desempenho
Sempre ter mais padrões de treinamento que pesos. Treinar a rede até que o MSE se torne menor que /2 Usar validação cruzada para parar o treinamento Rodar a rede várias vezes para medir o desempenho Para melhorar a classificação, usar um comitê de redes neurais Exemplo 20 PPGIA - PUCPR Prof. Júlio Cesar Nievola