深度学习基础-损失函数详解
本文总结分类和回归任务的常用损失函数,比如重点解析了交叉熵损失函数的由来,并给出详细计算公式和、案例分析、代码,同时也描述了
MAE
和MSE
损失函数,给出了详细的计算公式、曲线图及优缺点。
一,损失函数概述
大多数深度学习算法都会涉及某种形式的优化,所谓优化指的是改变 以最小化或最大化某个函数 的任务,我们通常以最小化 指代大多数最优化问题。
在机器学习中,损失函数是代价函数的一部分,而代价函数是目标函数的一种类型。
- 损失函数(
loss function
): 用于定义单个训练样本预测值与真实值之间的误差 - 代价函数(
cost function
): 用于定义单个批次/整个训练集样本预测值与真实值之间的累计误差。 - 目标函数(
objective function
): 泛指任意可以被优化的函数。
损失函数定义:损失函数是深度学习模型训练过程中关键的一个组成部分,其通过前言的内容,我们知道深度学习算法优化的第一步首先是确定目标函数形式。
损失函数大致可分为两种:回归损失(针对连续型变量)和分类损失(针对离散型变量)。
常用的减少损失函数的优化算法是“梯度下降法”(Gradient Descent)。
二,交叉熵函数-分类损失
交叉熵损失(Cross-Entropy Loss
) 又称为对数似然损失(Log-likelihood Loss)、对数损失,二分类时还可称之为逻辑斯谛回归损失(Logistic Loss)。
2.1,交叉熵(Cross-Entropy)的由来
交叉熵损失的由来参考文档 AI-EDU: 交叉熵损失函数。
1,信息量
信息论中,信息量的表示方式:
《深度学习》(花书)中称为自信息(self-information) 。
在本文中,我们总是用 来表示自然对数,其底数为 。
- :表示一个事件
- :表示事件 发生的概率
- :信息量, 越不可能发生时,它一旦发生后的信息量就越大
2,熵
信息量只处理单个的输出。我们可以用熵(也称香农熵 Shannon entropy
)来对整个概率分布中的不确定性总量进行量化:
则上面的问题的熵是:
3,相对熵(KL散度)
相对熵又称 KL
散度,如果对于同一个随机变量
有两个单独的概率分布
和
,则可以使用 KL 散度(Kullback-Leibler (KL) divergence)来衡量这两个分布的差异,这个相当于信息论范畴的均方差。
KL散度的计算公式:
为事件的所有可能性(分类任务中对应类别数目)。 的值越小,表示 分布和 分布越接近。
4,交叉熵
把上述交叉熵公式变形:
等式的前一部分恰巧就是 的熵,等式的后一部分,就是交叉熵(机器学习中 表示真实分布(目标分布), 表示预测分布):
在机器学习中,我们需要评估标签值 和预测值 之间的差距熵(即两个概率分布之间的相似性),使用 KL 散度 即可,但因为样本标签值的分布通常是固定的,即 不变。因此,为了计算方便,在优化过程中,只需要关注交叉熵就可以了。所以,在机器学习中一般直接用交叉熵做损失函数来评估模型。
上式是单个样本的情况, 并不是样本个数,而是分类个数。所以,对于批量样本的交叉熵损失计算公式(很重要!)是:
其中, 是样本数, 是分类数。
公式参考文章-AI-EDU: 交叉熵损失函数,但是将样本数改为 ,类别数改为 。
有一类特殊问题,就是事件只有两种情况发生的可能,比如“是狗”和“不是狗”,称为 分类或二分类。对于这类问题,由于 ,所以二分类问题的单个样本的交叉熵可以简化为:
二分类对于批量样本的交叉熵计算公式是:
为什么交叉熵的代价函数是求均值而不是求和?
Cross entropy loss is defined as the “expectation” of the probability distribution of a random variable 𝑋, and that’s why we use mean instead of sum. 参见这里。
2.1.1,熵、相对熵以及交叉熵总结
交叉熵 也记作 、 ,其另一种表达公式(公式表达形式虽然不一样,但是意义相同):
交叉熵函数常用于逻辑回归(logistic regression
),也就是分类(classification
)。
根据信息论中熵的性质,将熵、相对熵(KL 散度)以及交叉熵的公式放到一起总结如下:
2.2,二分类问题的交叉熵
把二分类的交叉熵公式 4 分解开两种情况:
- 当 时,即标签值是 ,是个正例,加号后面的项为:
- 当 时,即标签值是 ,是个反例,加号前面的项为 :
横坐标是预测输出,纵坐标是损失函数值。 意味着当前样本标签值是1,当预测输出越接近1时,损失函数值越小,训练结果越准确。当预测输出越接近0时,损失函数值越大,训练结果越糟糕。此时,损失函数值如下图所示。
2.3,多分类问题的交叉熵
当标签值不是非0即1的情况时,就是多分类了。
假设希望根据图片动物的轮廓、颜色等特征,来预测动物的类别,有三种可预测类别:猫、狗、猪。假设我们训练了两个分类模型,其预测结果如下:
模型1:
预测值 | 标签值 | 是否正确 |
---|---|---|
0.3 0.3 0.4 | 0 0 1(猪) | 正确 |
0.3 0.4 0.4 | 0 1 0(狗) | 正确 |
0.1 0.2 0.7 | 1 0 0(猫) | 错误 |
每行表示不同样本的预测情况,公共 3 个样本。可以看出,模型 1 对于样本 1 和样本 2 以非常微弱的优势判断正确,对于样本 3 的判断则彻底错误。
模型2:
预测值 | 标签值 | 是否正确 |
---|---|---|
0.1 0.2 0.7 | 0 0 1(猪) | 正确 |
0.1 0.7 0.2 | 0 1 0(狗) | 正确 |
0.3 0.4 0.4 | 1 0 0(猫) | 错误 |
可以看出,模型 2 对于样本 1 和样本 2 判断非常准确(预测概率值更趋近于 1),对于样本 3 虽然判断错误,但是相对来说没有错得太离谱(预测概率值远小于 1)。
结合多分类的交叉熵损失函数公式可得,模型 1 的交叉熵为:
对所有样本的 loss
求平均:
模型 2 的交叉熵为:
对所有样本的 loss
求平均:
可以看到,0.63 比 1.37 的损失值小很多,这说明预测值越接近真实标签值,即交叉熵损失函数可以较好的捕捉到模型 1 和模型 2 预测效果的差异。交叉熵损失函数值越小,反向传播的力度越小。
多分类问题计算交叉熵的实例来源于知乎文章-损失函数|交叉熵损失函数。
2.4,PyTorch 中的 Cross Entropy
PyTorch 中常用的交叉熵损失函数为 torch.nn.CrossEntropyLoss
class torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None,
ignore_index=-100, reduce=None,
reduction='elementwise_mean')
1,函数功能:
将输入经过 softmax
激活函数之后,再计算其与 target
的交叉熵损失。即该方法将 nn.LogSoftmax()
和 nn.NLLLoss()
进行了结合。严格意义上的交叉熵损失函数应该是 nn.NLLLoss()
。
2,参数解释:
weight
(Tensor)- 为每个类别的 loss 设置权值,常用于类别不均衡问题。weight 必须是 float 类型的 tensor,其长度要于类别C
一致,即每一个类别都要设置有 weight。size_average
(bool)- 当 reduce=True 时有效。为 True 时,返回的 loss 为平均值;为 False 时,返回的各样本的 loss 之和。reduce
(bool)- 返回值是否为标量,默认为 True。ignore_index
(int)- 忽略某一类别,不计算其loss
,其 loss 会为 0,并且,在采用 size_average 时,不会计算那一类的 loss,除的时候的分母也不会统计那一类的样本。
2.4.1,Softmax 多分类函数
注意: Softmax 用作模型最后一层的函数通常和交叉熵作损失函数配套搭配使用,应用于多分类任务。
对于二分类问题,我们使用 Logistic
函数计算样本的概率值,从而把样本分成了正负两类。对于多分类问题,则使用 Softmax
作为模型最后一层的激活函数来将多分类的输出值转换为范围在 [0, 1] 和为 1 的概率分布。
Softmax 从字面上来说,可以分成 soft 和 max 两个部分。max 故名思议就是最大值的意思。Softmax 的核心在于 soft,而 soft 有软的含义,与之相对的是 hard 硬,即 herdmax。下面分布演示将模型输出值取 max 值和引入 Softmax 的对比情况。
取max值(hardmax)
假设模型输出结果 值是 ,如果取 max 操作会变成 ,这符合我们的分类需要,即三者相加为1,并且认为该样本属于第一类。但是有两个不足:
- 分类结果是 ,只保留非 0 即 1 的信息,即非黑即白,没有各元素之间相差多少的信息,可以理解是“Hard Max”;
- max 操作本身不可导,无法用在反向传播中。
引入Softmax
Softmax
加了个"soft"来模拟 max 的行为,但同时又保留了相对大小的信息。
上式中:
- 是对第 项的分类原始值,即矩阵运算的结果
- 是参与分类计算的每个类别的原始值
- 是总分类数
- 是对第 项的计算结果
和 hardmax 相比,Softmax 的含义就在于不再唯一的确定某一个最大值,而是为每个输出分类的结果都赋予一个概率值(置信度),表示属于每个类别的可能性。
下图可以形象地说明 Softmax 的计算过程。
当输入的数据 是 时,按照图示过程进行计算,可以得出输出的概率分布是 。对比 max 运算和 Softmax 的不同,如下表所示。
输入原始值 | MAX计算 | Softmax计算 |
---|---|---|
可以看出 Softmax 运算结果两个特点:
- 三个类别的概率相加为 1
- 每个类别的概率都大于 0
下面我再给出 hardmax 和 softmax 计算的代码实现。
# example of the argmax of a list of numbers
from numpy import argmax
from numpy import exp
# define data
data = [3, 1, -3]
def hardmax(data):
"""# calculate the argmax of the list"""
result = argmax(data)
return result
def softmax(vector):
"""# calculate the softmax of a vector"""
e = exp(vector)
return e / e.sum()
hardmax_result = hardmax(data)
# 运行该示例返回列表索引值“0”,该值指向包含列表“3”中最大值的数组索引 [1]。
print(hardmax(data)) # 0
# convert list of numbers to a list of probabilities
softmax_result = softmax(data)
print(softmax_result) # report the probabilities
print(sum(softmax_result)) # report the sum of the probabilitie
运行以上代码后,输出结果如下:
0
[0.87887824 0.11894324 0.00217852]
1.0
很明显程序的输出结果和我们手动计算的结果是一样的。
Pytorch 中的 Softmax 函数定义如下:
def softmax(x):
return torch.exp(x)/torch.sum(torch.exp(x), dim=1).view(-1,1)
dim=1
用于 torch.sum()
对所有列的每一行求和,.view(-1,1)
用于防止广播。
2.5,为什么不能使用均方差做为分类问题的损失函数?
回归问题通常用均方差损失函数,可以保证损失函数是个凸函数,即可以得到最优解。而分类问题如果用均方差的话,损失函数的表现不是凸函数,就很难得到最优解。而交叉熵函数可以保证区间内单调。
分类问题的最后一层网络,需要分类函数,Sigmoid
或者 Softmax
,如果再接均方差函数的话,其求导结果复杂,运算量比较大。用交叉熵函数的话,可以得到比较简单的计算结果,一个简单的减法就可以得到反向误差。
三,回归损失
与分类问题不同,回归问题解决的是对具体数值的预测。解决回归问题的神经网络一般只有只有一个输出节点,这个节点的输出值就是预测值。
回归问题的一个基本概念是残差或称为预测误差,用于衡量模型预测值与真实标记的靠近程度。假设回归问题中对应于第 个输入特征 的标签为 , 为标记向量总维度,则 即表示样本 上神经网络的回归预测值 ( ) 与其样本标签值在第 维的预测误差(亦称残差):
常用的两种损失函数为
(也叫 L1
损失) 和
损失函数(也叫 L2
损失)。
3.1,MAE 损失
平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE
)是用于回归模型的最简单但最强大的损失函数之一。
因为存在离群值(与其余数据差异很大的值),所以回归问题可能具有本质上不是严格高斯分布的变量。 在这种情况下,平均绝对误差将是一个理想的选择,因为它没有考虑异常值的方向(不切实际的高正值或负值)。
顾名思义,MAE 是目标值和预测值之差的绝对值之和。 是数据集中数据点的总数,其公式如下:
3.2,MSE 损失
均方误差(Mean Square Error, MSE
)几乎是每个数据科学家在回归损失函数方面的偏好,这是因为大多数变量都可以建模为高斯分布。
均方误差计算方法是求预测值与真实值之间距离的平方和。预测值和真实值越接近,两者的均方差就越小。公式如下:
3.3,Huber
损失
MAE 和 MSE 损失之间的比较产生以下结果:
-
MAE 损失比 MSE 损失更稳健。仔细查看公式,可以观察到如果预测值和实际值之间的差异很大,与 MAE 相比,MSE 损失会放大效果。 由于 MSE 会屈服于异常值,因此 MAE 损失函数是更稳健的损失函数。
-
MAE 损失不如 MSE 损失稳定。由于 MAE 损失处理的是距离差异,因此一个小的水平变化都可能导致回归线波动很大。在多次迭代中发生的影响将导致迭代之间的斜率发生显著变化。总结就是,MSE 可以确保回归线轻微移动以对数据点进行小幅调整。
-
MAE 损失更新的梯度始终相同。即使对于很小的损失值,梯度也很大。这样不利于模型的学习。为了解决这个缺陷,我们可以使用变化的学习率,在损失接近最小值时降低学习率。
-
MSE 损失的梯度随损失增大而增大,而损失趋于0时则会减小。其使用固定的学习率也可以有效收敛。
Huber Loss 结合了 MAE 的稳健性和 MSE 的稳定性,本质上是 MAE 和 MSE 损失中最好的。对于大误差,它是线性的,对于小误差,它本质上是二次的。
Huber Loss 的特征在于参数 。当 小于一个事先指定的值 $\delta $ 时,变为平方损失,大于 $\delta $ 时,则变成类似于绝对值损失,因此其是比较robust 的损失函数。其定义如下:
三种回归损失函数的曲线图比较如下:
代码来源 Loss Function Plot.ipynb。
三种回归损失函数的其他形式定义如下:
3.4,代码实现
下面是三种回归损失函数的 python 代码实现,以及对应的 sklearn
库的内置函数。
# true: Array of true target variable
# pred: Array of predictions
def mse(true, pred):
return np.sum((true - pred)**2)
def mae(true, pred):
return np.sum(np.abs(true - pred))
def huber(true, pred, delta):
loss = np.where(np.abs(true-pred) < delta , 0.5*((true-pred)**2),delta*np.abs(true - pred) - 0.5*(delta**2))
return np.sum(loss)
# also available in sklearn
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.metrics import mean_absolute_error
参考资料
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