我已经用Python编写了一个三层神经网络,基于this tutorial ,玩石头、剪刀、布,示例数据使用 -1 表示石头、0 表示布、1 表示剪刀,以及类似的教程中的数组。我的函数似乎每次运行都陷入相对最小值,我正在寻找一种方法来解决这个问题。程序如下。
#math module
import numpy as np
#sigmoid function converts numbers to percentages(between 0 and 1)
def nonlin(x, deriv = False):
if (deriv == True): #sigmoid derivative is just
return x*(1-x)#output * (output - 1)
return 1/(1+np.exp(-x)) #print the sigmoid function
#input data: using MOCK RPS DATA, -1:ROCK, 0:PAPER, 1:SCISSORS
input_data = np.array([[1, 1, 1],
[0, 0, 0],
[-1, -1, -1],
[-1, 1, -1]])
#also for training
output_data = np.array([[1],
[0],
[-1],
[1]])
#random numbers to not get stuck in local minima for fitness
np.random.seed(1)
#create random weights to be trained in loop
firstLayer_weights = 2*np.random.random((3, 4)) - 1 #size of matrix
secondLayer_weights = 2*np.random.random((4, 1)) - 1
for value in xrange(60000): # loops through training
#pass input through weights to output: three layers
layer0 = input_data
#layer1 takes dot product of the input and weight matrices, then maps them to sigmoid function
layer1 = nonlin(np.dot(layer0, firstLayer_weights))
#layer2 takes dot product of layer1 result and weight matrices, then maps the to sigmoid function
layer2 = nonlin(np.dot(layer1, secondLayer_weights))
#check computer predicted result against actual data
layer2_error = output_data - layer2
#if value is a factor of 10,000, so six times (out of 60,000),
#print how far off the predicted value was from the data
if value % 10000 == 0:
print "Error:" + str(np.mean(np.abs(layer2_error))) #average error
#find out how much to re-adjust weights based on how far off and how confident the estimate
layer2_change = layer2_error * nonlin(layer2, deriv = True)
#find out how layer1 led to error in layer 2, to attack root of problem
layer1_error = layer2_change.dot(secondLayer_weights.T)
#^^sends error on layer2 backwards across weights(dividing) to find original error: BACKPROPAGATION
#same thing as layer2 change, change based on accuracy and confidence
layer1_change = layer1_error * nonlin(layer1, deriv=True)
#modify weights based on multiplication of error between two layers
secondLayer_weights = secondLayer_weights + layer1.T.dot(layer2_change)
firstLayer_weights = firstLayer_weights + layer0.T.dot(layer1_change)
可以看到,这一段是涉及到的数据:
input_data = np.array([[1, 1, 1],
[0, 0, 0],
[-1, -1, -1],
[-1, 1, -1]])
#also for training
output_data = np.array([[1],
[0],
[-1],
[1]])
权重在这里:
firstLayer_weights = 2*np.random.random((3, 4)) - 1 #size of matrix
secondLayer_weights = 2*np.random.random((4, 1)) - 1
似乎在前一千代之后,权重以最低的编译效率进行校正,这让我相信它们已经达到了相对最小值,如下所示:
纠正此问题的快速有效的替代方案是什么?
最佳答案
网络的一个问题是输出(layer2
的元素值)只能在 0 到 1 之间变化,因为您使用的是 sigmoid 非线性。由于四个目标值之一是 -1,而最接近的可能预测是 0,因此总会有至少 25% 的误差。以下是一些建议:
对输出使用 one-hot 编码:即具有三个输出节点 - 一个用于
ROCK
、PAPER
和剪刀
code>——并训练网络计算这些输出的概率分布(通常使用 softmax 和交叉熵损失)。使网络的输出层成为线性层(应用权重和偏差,但不应用非线性)。添加另一个层,或从当前输出层中删除非线性。
您可以尝试的其他方法,但不太可能可靠地工作,因为实际上您正在处理分类数据而不是连续输出:
缩放数据,使训练数据中的所有输出都在 0 到 1 之间。
使用产生 -1 到 1 之间值的非线性(例如 tanh)。
关于python - 三层神经网络陷入局部极小值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/34580680/