AI：基础概念简介

一、AI基础概念

1.学习率

学习率alpha是一个人为控制的超参数，有时也叫learning rate(lr)， 学习率的范围，通常是(0, 1]， 学习率通常用在神经元权重更新上，公式为：w = w - alpha * D ， 学习率的用途是控制权重更新的步幅，一个合适lr可以帮助模型找到最优权重，从而快速收敛。

2.batchsize和epoch

epoch和batchsize概念辨析

• batchsize，是将训练集拆分成若干个mini batch，每个batch的大小称为batchsize；设训练集m个样本，每个batch样本n个，则batch个数为k=m/n个
• epoch，指数据集通过训练模型的次数，也可称为训练次数。整个训练集每进一轮网络迭代更新权重，算1个epoch，一般10-100个epoch就能将整个训练集收敛了

3.梯度消失与梯度爆炸

梯度消失与梯度爆炸问题与解决

• 梯度消失，又称梯度弥散 现象：离输出层越远的神经元越难以快速更新权重，主要源自sigmoid求导函数乘的a(1-a)，a范围是0-1，则求导函数值域就是（0,0.25）永远小于1，致使网络层数加深后，输入层附近的神经元权重几乎无法更新，难以训练。 解决：BP出了后，因为这一问题，深度学习又消停许多年。直到relu出现，relu求导为1或0不会有权值缩放的问题，最终更换激活函数得以解决。
• 梯度爆炸 现象：relu引入又可能导致梯度爆炸，即若权重初始值很大时，迭代w=w-D，D不断累积而来变成一个极大的数（梯度爆炸），导致w更新后极负。 后果：有关神经元炸死，w*a数值均小于0，relu输出0，不管啥输入都会置零，神经元失效。 解决：1、用改进后的relu；2、采用适当的权重初始化方法，逐层初始化

4.过拟合、欠拟合和泛化？

过拟合：就是指虽然训练集误差越来越小，但是在测试集上误差越来越大的现象。表示模型对训练集数据过拟合了，无法有效预测集外数据。 泛化性：指的是评价模型好坏的一个标准，针对新数据的预测准确率越差泛化性越差，反之，则泛化性越好。如果模型不鲁棒，或训练集准确率高、测试集准确率低，就可以称模型泛化性差。本质上，过拟合就是模型泛化性差的体现。 欠拟合：与过拟合相反，指的是模型在训练集上准确率一直无法提升到预期值，说明当前模型无法顺利拟合，需要修改模型或者增加数据。

过拟合与泛化：

• 拟合指的是和目标的接近程度
• 过拟合和泛化是相互矛盾的点
• 过拟合，导致泛化能力差
• 泛化能力好，拟合精度可能就没那么完美

5.归一化、正则化、标准化

• 归一化(Normalization)，是为了统一尺度，统一尺度为无量纲数，将数据都缩放到[0, 1]区间： 方式1：不改分布，Min-Max 归一化，通过最大值、最小值和平均值来映射， 公式为：X_normal = (X - min) / (max - min) 方式2：改分布，Z-Score 标准化，则成为标准化(Standardization)，调整后mu和sigma分别为0,1。 公式为：X_normal = (X - mu) / sigma 效果：便于观察分析，使不同维度的神经元误差等高线一致，网络快速收敛。
• 正则化(Regularization)，惩罚高阶参数，最小化误差的同时，防止过拟合。注意与正交化相区分，正交化是为了去除数据相关性，使其正交，便于计算 进阶参考：link1，link2

6.线性回归和逻辑回归

• 线性回归 ，输出是一条直线，连续值，适合做拟合。回归前是连续的，回归后分类，是离散的。类型已知，是个固定值
• 逻辑回归(softmax回归)，输出单独结果，离散值，适合做分类。翻译问题，这里的logistic，本质跟逻辑无关，而是取Logarithm：对数的意思。将R实数压缩到[0, 1]范围，转换成概率后，就能适用分类问题。若X输进去，分别检测是否为0、1、…、9，输出对应的概率，选择概率最大的那个，作为最终分类结果
• 联系，逻辑回归是线性回归的特例。sigmoid/softmax非线性激活函数接在线性回归的输出上，成为了逻辑回归

参考资料：

​ 浅析机器学习：线性回归 & 逻辑回归，https://zhuanlan.zhihu.com/p/39363869

7.神经网络里普通参数与超参的区别

普通参数，指模型根据数据不断学习更新而来，根据数据和损失函数，不断梯度下降，可以自动处理的模型参数，主要指神经元权重w。 超参，指需人工根据经验指定的参数，如卷积核的尺寸、连接神经元个数、层数、维度，批量大小beta，学习率lr等

二、常见问题与解决

1.学习率衰减lr-decay

问题：训练集误差越来越小，而测试误差会先减小，后增大，则此时出现了过拟合 解决：利用学习率衰减的方法，前期大步跑，后期小步跑；再过拟合前刹住，停止迭代。

2.人工数据增强的常见方法

问题：数据集样本少，质量低 解决：思路是数据不够，人工拼凑 具体方法：以图像为例，亮度、饱和度、对比度调节；随机截取、旋转、对称图像；图像加噪