Прореживание двухслойной нейронной сети (пример)

Материал из MachineLearning.

Версия от 13:41, 14 апреля 2010; Mikethehuman (Обсуждение | вклад)

(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)

Прореживание двухслойной нейронной сети (optimal brain damage) - метод упрощения структуры нейронной сети. Идея прореживания состоит в том, что из сети удаляются параметры, оказывающие малое влияние на ошибку аппроксимации. Таким образом, модель упрощается, а ошибка аппроксимации возрастает незначительно.

Постановка задачи

Задана обучающая выборка $X^l, Y^l$ . Требуется решить задачу классификации с использованием двухслойной нейронной сети; затем упростить сеть, выбросив из нее параметры, соответствующие наименьшей степени выпуклости; среднеквадратичная ошибка классификации при этом не должна сильно возрасти.

Настройка нейронной сети

Двухслойная нейронная сеть состоит из одного скрытого слоя и выходного слоя. Каждый нейрон сети имеет сигмоидальную функции активации $\phi(z) = 1 / (1 + e^{-z})$ . Значения признаков $x^i$ поступают на вход первому (скрытому) слою сети с весовой матрицей $W_1$ , выходы первого слоя поступают на вход второму с весовой матрицей $W_2$ .На выходе второго слоя вычисляется вектор-функция $\bf{F} = (F_1(x),...,F_P(x))$ , где P - количество нейронов на втором слое. Необходимо настроить параметры сети, используя алгоритм обратного распространения (back propagation). $\bf{E}(\bf{w}) = \frac{1}{2N} \sum_{n = 1}^N \sum_{p = 1}^P(F_p(n) - Y_p(n))^2$ - нормированная среднеквадратичная ошибка. Пусть $w_{ji}$ - вес, соединяющий нейрон i с нейроном j следующего слоя. Тогда коррекция веса, применяемая к $w_{ji}(n)$ , определяется согласно правилу $\Delta w_{ji} = \eta \bf{\delta}_j(n)y_i(n)$ , где $\bf{\delta}_j(n) = - \frac{\partial \bf{E}(n)}{\partial y_j(n)}\phi_j'(v_j(n))$ - локальный градиент нейрона j. Здесь $y_i(n)$ - выход i-го нейрона, $v_j(n) = \sum_{i = 1}^m w_{ji}(n)y_i(n)$ - значение, которое получает на вход функция активации, соответствующая j-му нейрону (m - количество его входов), η - темп обучения. Поскольку ошибка представляется в виде $\bf{E}(n) = \frac{1}{2}\sum_{p = 1}^P (F_p(n) - y_p(n))^2$ , то для выходного слоя $\frac {\partial \bf{E}(n)}{\partial y_j(n)} = y_j(n) - F_j(n) =: e_j(n)$ , и для него справедливо $\Delta w_{ji} = - \eta e_j(n)\phi_j'(v_j(n))y_i(n)$ . Соответственно, для первого, скрытого, слоя справедлива формула обратного распространения $\delta_j(n) = \phi_j'(v_j(n)) \sum_{p = 1}^P \delta_p(n) w_{pj}(n)$ .