特征学习

Contents

1 关键词

2 为什么需要进行特征学习

3 无监督学习解决的问题

4 功能强大的特征学习

1. 关键词

自我学习/自学习 self-taught learning

无监督特征学习 unsupervised feature learning

自编码器 autoencoder

白化 whitening

激活量 activation

稀疏自编码器 sparse autoencoder

半监督学习 semi-supervised learning

2. 为什么需要进行特征学习

如果已经有一个足够强大的机器学习算法，为了获得更好的性能，最靠谱的方法之一是给这个算法以更多的数据。机器学习界甚至有个说法：“有时候胜出者并非有最好的算法，而是有更多的数据”。

人们总是可以尝试获取更多的已标注数据，但是这样做成本往往很高。例如研究人员已经花了相当的精力在使用类似 AMT(Amazon Mechanical Turk) 这样的工具上，以期获取更大的训练数据集。相比大量研究人员通过手工方式构建特征，用众包的方式让多人手工标数据是一个进步，但是我们可以做得更好。具体的说，如果算法能够从未标注数据中学习，那么我们就可以轻易地获取大量无标注数据，并从中学习。自学习和无监督特征学习就是这种的算法。尽管一个单一的未标注样本蕴含的信息比一个已标注的样本要少，但是如果能获取大量无标注数据（比如从互联网上下载随机的、无标注的图像、音频剪辑或者是文本），并且算法能够有效的利用它们，那么相比大规模的手工构建特征和标数据，算法将会取得更好的性能。

在自学习和无监督特征学习问题上，可以给算法以大量的未标注数据，学习出较好的特征描述。在尝试解决一个具体的分类问题时，可以基于这些学习出的特征描述和任意的（可能比较少的）已标注数据，使用有监督学习方法完成分类。

在一些拥有大量未标注数据和少量的已标注数据的场景中，上述思想可能是最有效的。即使在只有已标注数据的情况下（这时我们通常忽略训练数据的类标号进行特征学习），以上想法也能得到很好的结果。

3. 无监督学习解决的问题

有两种常见的无监督特征学习方式，区别在于你有什么样的未标注数据。自学习(self -taught learning) 是其中更为一般的、更强大的学习方式，它不要求未标注数据 x[u] 和已标注数据 x[l]来自同样的分布。另外一种带限制性的方式也被称为半监督学习，它要求 x[u] 和 x[l] 服从同样的分布。下面通过例子解释二者的区别。

假定有一个计算机视觉方面的任务，目标是区分汽车和摩托车图像；也即训练样本里面要么是汽车的图像，要么是摩托车的图像。哪里可以获取大量的未标注数据呢？最简单的方式可能是从互联网上下载一些随机的图像数据集，在这些数据上训练出一个稀疏自编码器，从中得到有用的特征。这个例子里，未标注数据完全来自于一个和已标注数据不同的分布（未标注数据集中，或许其中一些图像包含汽车或者摩托车，但是不是所有的图像都如此）。这种情形被称为自学习。

相反，如果有大量的未标注图像数据，要么是汽车图像，要么是摩托车图像，仅仅是缺失了类标号（没有标注每张图片到底是汽车还是摩托车）。也可以用这些未标注数据来学习特征。这种方式，即要求未标注样本和带标注样本服从相同的分布，有时候被称为半监督学习。在实践中，常常无法找到满足这种要求的未标注数据（到哪里找到一个每张图像不是汽车就是摩托车，只是丢失了类标号的图像数据库？）因此，自学习在无标注数据集的特征学习中应用更广。

4. 功能强大的特征学习

在（）中我们已经了解到如何使用一个自编码器（autoencoder）从无标注数据中学习特征。具体来说，假定有一个无标注的训练数据集，现在用它们训练一个稀疏自编码器（可能需要首先对这些数据做白化或其它适当的预处理）。

利用训练得到的模型参数 W, b ，给定任意的输入数据 x ，可以计算隐藏单元的激活量（activations） 。如前所述，相比原始输入 x 来说，a 可能是一个更好的特征描述。下图的神经网络描述了特征（激活量 ）的计算。

这实际上就是之前得到的稀疏自编码器，在这里去掉了最后一层。

假定有大小为 m[l] 的已标注训练集 {(x[^1][l],y[^1]),(x[^2][l],y[^2]),...,(x[^m][l],y[^m])} （下标 表 l 示“带类标”），我们可以为输入数据找到更好的特征描述。例如，可以将 x[^1][l] 输入到稀疏自编码器，得到隐藏单元激活量 a[^1][l]。接下来，可以直接使用 a[^1][l] 来代替原始数据 x[^1][l]（“替代表示”,Replacement Representation）。

经过变换后，训练集就变成 {(a[^1][l],y[^1]),(a[^2][l],y[^2]),...,(a[^m][l],y[^m])} 或者是{((x[^1][l],a[^1][l]),y[^1]),((x[^2][l],a[^2][l]),y[^2]),...,((x[^m][l],a[^m][l]),y[^m])} 。在实践中，将 a[^1][l] 和 x[^1][l] 合并通常表现的更好。但是考虑到内存和计算的成本，也可以使用替换操作。

最终，可以训练出一个有监督学习算法（例如 svm, logistic regression 等），得到一个判别函数对 y 值进行预测。预测过程如下：给定一个测试样本 x[test]，重复之前的过程，将其送入稀疏自编码器，得到 a[test] 。然后将 a[test]（或者 (x[test],a[test])）送入分类器中，得到预测值。

参考文献：http://cs229.stanford.edu