Mini-Batch 、Momentum、Adam算法的实现

Mini-Batch

1. 把训练集打乱，但是X和Y依旧是一一对应的

import numpy as np
a = np.random.randn(3,3)
print(a)
b = list(np.random.permutation(3))  #生成无序的数字0-2之间
print(b)
a_shuffled = a[b] #通过索引迭代生成打乱的a
print(a_shuffled)

2.创建迷你分支数据集

def random_mini_batches(X,Y,mini_batch_size=64,seed=0):
    """
    从（X，Y）中创建一个随机的mini-batch列表

    参数：
        X - 输入数据，维度为(输入节点数量，样本的数量)
        Y - 对应的是X的标签，【1 | 0】（蓝|红），维度为(1,样本的数量)
        mini_batch_size - 每个mini-batch的样本数量

    返回：
        mini-bacthes - 一个同步列表，维度为（mini_batch_X,mini_batch_Y）

    """

    np.random.seed(seed) #指定随机种子
    m = X.shape[1]
    mini_batches = []

    #第一步：打乱顺序
    permutation = list(np.random.permutation(m)) #它会返回一个长度为m的随机数组，且里面的数是0到m-1
    shuffled_X = X[:,permutation]   #将每一列的数据按permutation的顺序来重新排列。
    shuffled_Y = Y[:,permutation].reshape((1,m))

    """
    #博主注：
    #如果你不好理解的话请看一下下面的伪代码，看看X和Y是如何根据permutation来打乱顺序的。
    x = np.array([[1,2,3,4,5,6,7,8,9],
                  [9,8,7,6,5,4,3,2,1]])
    y = np.array([[1,0,1,0,1,0,1,0,1]])

    random_mini_batches(x,y)
    permutation= [7, 2, 1, 4, 8, 6, 3, 0, 5]
    shuffled_X= [[8 3 2 5 9 7 4 1 6]
                 [2 7 8 5 1 3 6 9 4]]
    shuffled_Y= [[0 1 0 1 1 1 0 1 0]]
    """

    #第二步，分割
    num_complete_minibatches = math.floor(m / mini_batch_size) #把你的训练集分割成多少份,请注意，如果值是99.99，那么返回值是99，剩下的0.99会被舍弃
    for k in range(0,num_complete_minibatches):
        mini_batch_X = shuffled_X[:,k * mini_batch_size:(k+1)*mini_batch_size]
        mini_batch_Y = shuffled_Y[:,k * mini_batch_size:(k+1)*mini_batch_size]
        """
        #博主注：
        #如果你不好理解的话请单独执行下面的代码，它可以帮你理解一些。
        a = np.array([[1,2,3,4,5,6,7,8,9],
                      [9,8,7,6,5,4,3,2,1],
                      [1,2,3,4,5,6,7,8,9]])
        k=1
        mini_batch_size=3
        print(a[:,1*3:(1+1)*3]) #从第4列到第6列
        '''
        [[4 5 6]
         [6 5 4]
         [4 5 6]]
        '''
        k=2
        print(a[:,2*3:(2+1)*3]) #从第7列到第9列
        '''
        [[7 8 9]
         [3 2 1]
         [7 8 9]]
        '''

        #看一下每一列的数据你可能就会好理解一些
        """
        mini_batch = (mini_batch_X,mini_batch_Y)
        mini_batches.append(mini_batch)

    #如果训练集的大小刚好是mini_batch_size的整数倍，那么这里已经处理完了
    #如果训练集的大小不是mini_batch_size的整数倍，那么最后肯定会剩下一些，我们要把它处理了
    if m % mini_batch_size != 0:
        #获取最后剩余的部分
        mini_batch_X = shuffled_X[:,mini_batch_size * num_complete_minibatches:]
        mini_batch_Y = shuffled_Y[:,mini_batch_size * num_complete_minibatches:]

        mini_batch = (mini_batch_X,mini_batch_Y)
        mini_batches.append(mini_batch)

    return mini_batches

Momentum

1初始化

def initialize_velocity(parameters):
    """
    初始化速度，velocity是一个字典：
        - keys: "dW1", "db1", ..., "dWL", "dbL"
        - values:与相应的梯度/参数维度相同的值为零的矩阵。
    参数：
        parameters - 一个字典，包含了以下参数：
            parameters["W" + str(l)] = Wl
            parameters["b" + str(l)] = bl
    返回:
        v - 一个字典变量，包含了以下参数：
            v["dW" + str(l)] = dWl的速度
            v["db" + str(l)] = dbl的速度

    """
    L = len(parameters) // 2 #神经网络的层数
    v = {}

    for l in range(L):
        v["dW" + str(l + 1)] = np.zeros_like(parameters["W" + str(l + 1)])
        v["db" + str(l + 1)] = np.zeros_like(parameters["b" + str(l + 1)])

    return v

2动量更新参数

def update_parameters_with_momentun(parameters,grads,v,beta,learning_rate):
    """
    使用动量更新参数
    参数：
        parameters - 一个字典类型的变量，包含了以下字段：
            parameters["W" + str(l)] = Wl
            parameters["b" + str(l)] = bl
        grads - 一个包含梯度值的字典变量，具有以下字段：
            grads["dW" + str(l)] = dWl
            grads["db" + str(l)] = dbl
        v - 包含当前速度的字典变量，具有以下字段：
            v["dW" + str(l)] = ...
            v["db" + str(l)] = ...
        beta - 超参数，动量，实数
        learning_rate - 学习率，实数
    返回：
        parameters - 更新后的参数字典
        v - 包含了更新后的速度变量
    """
    L = len(parameters) // 2
    for l in range(L):
        #计算速度
        v["dW" + str(l + 1)] = beta * v["dW" + str(l + 1)] + (1 - beta) * grads["dW" + str(l + 1)]
        v["db" + str(l + 1)] = beta * v["db" + str(l + 1)] + (1 - beta) * grads["db" + str(l + 1)]

        #更新参数
        parameters["W" + str(l + 1)] = parameters["W" + str(l + 1)] - learning_rate * v["dW" + str(l + 1)]
        parameters["b" + str(l + 1)] = parameters["b" + str(l + 1)] - learning_rate * v["db" + str(l + 1)]

    return parameters,v

Adam

Adam算法是训练神经网络中最有效的算法之一，它是RMSProp算法与Momentum算法的结合体。

1.初始化参数

def initialize_adam(parameters):
    """
    初始化v和s，它们都是字典类型的变量，都包含了以下字段：
        - keys: "dW1", "db1", ..., "dWL", "dbL"
        - values：与对应的梯度/参数相同维度的值为零的numpy矩阵

    参数：
        parameters - 包含了以下参数的字典变量：
            parameters["W" + str(l)] = Wl
            parameters["b" + str(l)] = bl
    返回：
        v - 包含梯度的指数加权平均值，字段如下：
            v["dW" + str(l)] = ...
            v["db" + str(l)] = ...
        s - 包含平方梯度的指数加权平均值，字段如下：
            s["dW" + str(l)] = ...
            s["db" + str(l)] = ...

    """

    L = len(parameters) // 2
    v = {}
    s = {}

    for l in range(L):
        v["dW" + str(l + 1)] = np.zeros_like(parameters["W" + str(l + 1)])
        v["db" + str(l + 1)] = np.zeros_like(parameters["b" + str(l + 1)])

        s["dW" + str(l + 1)] = np.zeros_like(parameters["W" + str(l + 1)])
        s["db" + str(l + 1)] = np.zeros_like(parameters["b" + str(l + 1)])

    return (v,s)

2.Adam算法实现

def update_parameters_with_adam(parameters,grads,v,s,t,learning_rate=0.01,beta1=0.9,beta2=0.999,epsilon=1e-8):
    """
    使用Adam更新参数

    参数：
        parameters - 包含了以下字段的字典：
            parameters['W' + str(l)] = Wl
            parameters['b' + str(l)] = bl
        grads - 包含了梯度值的字典，有以下key值：
            grads['dW' + str(l)] = dWl
            grads['db' + str(l)] = dbl
        v - Adam的变量，第一个梯度的移动平均值，是一个字典类型的变量
        s - Adam的变量，平方梯度的移动平均值，是一个字典类型的变量
        t - 当前迭代的次数
        learning_rate - 学习率
        beta1 - 动量，超参数,用于第一阶段，使得曲线的Y值不从0开始（参见天气数据的那个图）
        beta2 - RMSprop的一个参数，超参数
        epsilon - 防止除零操作（分母为0）

    返回：
        parameters - 更新后的参数
        v - 第一个梯度的移动平均值，是一个字典类型的变量
        s - 平方梯度的移动平均值，是一个字典类型的变量
    """
    L = len(parameters) // 2
    v_corrected = {} #偏差修正后的值
    s_corrected = {} #偏差修正后的值

    for l in range(L):
        #梯度的移动平均值,输入："v , grads , beta1",输出：" v "
        v["dW" + str(l + 1)] = beta1 * v["dW" + str(l + 1)] + (1 - beta1) * grads["dW" + str(l + 1)]
        v["db" + str(l + 1)] = beta1 * v["db" + str(l + 1)] + (1 - beta1) * grads["db" + str(l + 1)]

        #计算第一阶段的偏差修正后的估计值，输入"v , beta1 , t" , 输出："v_corrected"
        v_corrected["dW" + str(l + 1)] = v["dW" + str(l + 1)] / (1 - np.power(beta1,t))
        v_corrected["db" + str(l + 1)] = v["db" + str(l + 1)] / (1 - np.power(beta1,t))

        #计算平方梯度的移动平均值，输入："s, grads , beta2"，输出："s"
        s["dW" + str(l + 1)] = beta2 * s["dW" + str(l + 1)] + (1 - beta2) * np.square(grads["dW" + str(l + 1)])
        s["db" + str(l + 1)] = beta2 * s["db" + str(l + 1)] + (1 - beta2) * np.square(grads["db" + str(l + 1)])

        #计算第二阶段的偏差修正后的估计值，输入："s , beta2 , t"，输出："s_corrected"
        s_corrected["dW" + str(l + 1)] = s["dW" + str(l + 1)] / (1 - np.power(beta2,t))
        s_corrected["db" + str(l + 1)] = s["db" + str(l + 1)] / (1 - np.power(beta2,t))

        #更新参数，输入: "parameters, learning_rate, v_corrected, s_corrected, epsilon". 输出: "parameters".
        parameters["W" + str(l + 1)] = parameters["W" + str(l + 1)] - learning_rate * (v_corrected["dW" + str(l + 1)] / np.sqrt(s_corrected["dW" + str(l + 1)] + epsilon))
        parameters["b" + str(l + 1)] = parameters["b" + str(l + 1)] - learning_rate * (v_corrected["db" + str(l + 1)] / np.sqrt(s_corrected["db" + str(l + 1)] + epsilon))

    return (parameters,v,s)

def update_parameters_with_momentun(parameters,grads,v,beta,learning_rate):"""
使用动量更新参数
参数：
parameters - 一个字典类型的变量，包含了以下字段：
parameters["W" + str(l)] = Wl
parameters["b" + str(l)] = bl
grads - 一个包含梯度值的字典变量，具有以下字段：
grads["dW" + str(l)] = dWl
grads["db" + str(l)] = dbl
v - 包含当前速度的字典变量，具有以下字段：
v["dW" + str(l)] = ...
v["db" + str(l)] = ...
beta - 超参数，动量，实数
learning_rate - 学习率，实数
返回：
parameters - 更新后的参数字典
v - 包含了更新后的速度变量
"""
L = len(parameters) // 2for l in range(L):
#计算速度
v["dW" + str(l + 1)] = beta * v["dW" + str(l + 1)] + (1 - beta) * grads["dW" + str(l + 1)]
v["db" + str(l + 1)] = beta * v["db" + str(l + 1)] + (1 - beta) * grads["db" + str(l + 1)]

#更新参数
parameters["W" + str(l + 1)] = parameters["W" + str(l + 1)] - learning_rate * v["dW" + str(l + 1)]
parameters["b" + str(l + 1)] = parameters["b" + str(l + 1)] - learning_rate * v["db" + str(l + 1)]

return parameters,v