Alterna · учебный материал

05.1 Ошибка как поверхность

Зафиксируем данные и будем менять настройки модели. Высота полученной поверхности — ошибка этих настроек.

Что в этом материале

Содержание и основные понятия

Градиент описывает локальный рост ошибки.
Зафиксируем данные и будем менять настройки модели. Высота полученной поверхности — ошибка этих настроек.
Функция x²+3y² в точке [2,1].
Координаты и расчёт геометрического примера приведены в тексте. Для изменения пространственного рисунка включитеJavaScript.
Точки теперь означают параметры
В предыдущих графиках x мог быть входом. В оптимизации переменная θ означает параметры модели, а данные зафиксированы. Каждая точка θ задаёт другую модель, значение L(θ) её ошибку на выбранных данных. Малый training loss не доказывает качество на новых примерах. M05.
Учебная поверхность L(x,y)=ax²+by² при a,b>0 имеет минимум0вначале. Здесь x,y две координаты θ, а не два обучающих примера. Линия уровняL=c является эллипсом; отношение коэффициентов определяет вытянутость. Для a=1,b=3,θ=[2,1] значение7.
∇
L
=
(
2
a
x
,
2
b
y
)
T
,
H
=
diag
⁡
(
2
a
,
2
b
)
.
\nabla L=(2ax,2by)^T,\qquad H=\operatorname{diag}(2a,2b).
∇
L
=
(
2
a
x
,
2
b
y
)
T
,
H
=
diag
(
2
a
,
2
b
)
.
Если b/a велико, вдоль y ошибка меняется быстрее. Один общий learning rate должен учитывать самое крутое направление. В больших сетях двумерная картинка является только иллюстрацией: реальная поверхность имеет миллионы координат, седла и симметрии.
Эксперимент.
До запуска выберите b=1,3,10 и предскажите форму уровней. Затем запустите алгоритмы из одного старта. Сравнивайте
одинаковый бюджет шагов
, но помните, что один шаг разных методов имеет разную стоимость и state.
Легко ошибиться.
График loss от номера шага и карта координат не одно и то же. Длинная траектория не автоматически означает медленную программу, а быстрый спуск на игрушечной квадратике не доказывает превосходство на языке. В лаборатории нет измеренных GPU throughput и универсального рейтинга оптимизаторов.
Изменились настройки; данные и правило оценки ошибки остались прежними. Успех шага нужно проверять заново.
Небольшой шаг против роста ошибки. Как этот вопрос продолжает полученный результат?
Python-примеры главы 05
Академическая база →

Структурная карта учебников