Regularização: por que multiplicar por 1 / 2m?

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Nas notas da terceira semana de aula da aula Coursera Machine Learning de Andrew Ng , um termo é adicionado à função de custo para implementar a regularização:

J^{+} (θ) = J (θ) + \frac{λ}{2 m} \sum_{j = 1}^{n} θ_{j}^{2}

$J^+(\theta) = J(\theta) + \frac{\lambda}{2m} \sum_{j=1}^n \theta_j^2$

As notas da palestra dizem:

Também podemos regularizar todos os nossos parâmetros teta em um único somatório:

$m i n_{θ} \frac{1}{2 m} [\sum_{i = 1}^{m} (h_{θ} (x^{(i)}) - y^{(i)})^{2} + λ \sum_{j = 1}^{n} θ_{j}^{2}]$ $min_\theta\ \dfrac{1}{2m}\ \left[ \sum_{i=1}^m (h_\theta(x^{(i)}) - y^{(i)})^2 + \lambda\ \sum_{j=1}^n \theta_j^2 \right]$

tarde, são aplicados aotermo de regularização de redes neurais: $\frac 1 {2m}$

Lembre-se de que a função de custo para regressão logística regularizada era:

$J (θ) = - \frac{1}{m} \sum_{i = 1}^{m} [y^{(i)} \log (h_{θ} (x^{(i)})) + (1 - y^{(i)}) \log (1 - h_{θ} (x^{(i)}))] + \frac{λ}{2 m} \sum_{j = 1}^{n} θ_{j}^{2}$ $J(\theta) = - \frac{1}{m} \sum_{i=1}^m [ y^{(i)}\ \log (h_\theta (x^{(i)})) + (1 - y^{(i)})\ \log (1 - h_\theta(x^{(i)}))] + \frac{\lambda}{2m}\sum_{j=1}^n \theta_j^2$
Para redes neurais, será um pouco mais complicado:
$\begin{matrix} J (Θ) = - \frac{1}{m} \sum_{i = 1}^{m} \sum_{k = 1}^{K} [y_{k}^{(i)} \log ((h_{Θ} (x^{(i)}))_{k}) + (1 - y_{k}^{(i)}) \log (1 - (h_{Θ} (x^{(i)}))_{k})] + \frac{λ}{2 m} \sum_{l = 1}^{L - 1} \sum_{i = 1}^{s_{l}} \sum_{j = 1}^{s_{l + 1}} (Θ_{j, i}^{(l)})^{2} \end{matrix}$ $\begin{gather*} J(\Theta) = - \frac{1}{m} \sum_{i=1}^m \sum_{k=1}^K \left[y^{(i)}_k \log ((h_\Theta (x^{(i)}))_k) + (1 - y^{(i)}_k)\log (1 - (h_\Theta(x^{(i)}))_k)\right] + \frac{\lambda}{2m}\sum_{l=1}^{L-1} \sum_{i=1}^{s_l} \sum_{j=1}^{s_{l+1}} ( \Theta_{j,i}^{(l)})^2\end{gather*}$

Por que a metade constante é usada aqui? Para que seja cancelado na derivada ? $J'$
Por que a divisão por exemplos de treinamento? Como a quantidade de exemplos de treinamento afeta as coisas? $m$

regularization Tom Hale
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você tem certeza de que 1 / m está na regularização e não na resposta de J (theta) AFAIK @DikranMarsupial está fazendo essa suposição ...... ou J (theta) em si tem um termo de 1 / m?

seanv507

Essa suposição está incorreta -

são aplicados à função de custo não regularizado e ao termo de regularização. Atualizei a pergunta para fornecer as fórmulas completas.

\frac{1}{2 m}

$1 \over 2m$

21717 Tom Hale

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Vamos supor que você tenha 10 exemplos e não divida o custo de regularização de L2 pelo número de exemplos m . Então, uma "dominância" do custo de regularização de L2 em comparação com um custo de entropia cruzada será de 10: 1, porque cada exemplo de treinamento pode contribuir para o custo geral proporcionalmente a 1 / m = 1/10.

Se você tiver mais exemplos, digamos, 100, então o "domínio" do custo de regularização L2 será algo como 100: 1, portanto, você deve diminuir um λ de acordo, o que é inconveniente. É melhor ter λ constante, independentemente do tamanho do lote.

Atualização: Para tornar esse argumento mais forte, criei um caderno jupiter .

grez
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Hmm, mas não é o objetivo do fator 1 / m antes da função de custo que cada exemplo de treinamento contribui igualmente para o custo? Portanto, como já estamos calculando a média dos custos individuais, isso não deve ser a causa do domínio do termo L2. Entretanto, vejo em sua grande simulação que o fator 1 / m também antes do termo L2 ajuda. Eu apenas não entendo a intuição (ainda).

Milania 4/06/19

Por que isso é inconveniente? é simples dividir o custo de L2 pelo número de amostras. Eu acho que talvez você tenha expressado errado. Acho que você quis dizer que é inconveniente dimensionar manualmente o custo de L2 toda vez, é melhor dividir pelo número de amostras como parte da fórmula para dimensioná-lo automaticamente.

SpaceMonkey

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$J(\theta)$ $m$ $\lambda$ $m$ $J(\theta)$ $m$ $\theta$

Dikran Marsupial
fonte

m

$m$

m

$m$

λ

$\lambda$

m

$m$

m

$m$

n

$n$

m

$m$

A função de perda na pergunta é uma média em todos os exemplos (ou seja, é dividida por m), não uma soma, portanto não vejo como essa resposta funciona.

Denziloe 12/07/19

@Denziloe também é aplicado ao termo de regularização.

Dikran Marsupial 13/07/19

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Eu me perguntei exatamente a mesma coisa ao fazer este curso e acabei pesquisando um pouco sobre isso. Darei uma resposta curta aqui, mas você pode ler uma visão geral mais detalhada em um post que escrevi sobre isso .

Acredito que pelo menos parte da razão para esses coeficientes de escala é que a regularização do L² provavelmente entrou no campo do aprendizado profundo através da introdução do conceito relacionado, mas não idêntico, de queda de peso.

O fator 0.5 está aí para obter um bom coeficiente λ-único para a queda de peso no gradiente e o dimensionamento por m ... bem, existem pelo menos 5 motivações diferentes que eu encontrei ou sugeri:

Um efeito colateral da descida do gradiente em lote: quando uma única iteração da descida do gradiente é formalizada em todo o conjunto de treinamento, resultando no algoritmo algumas vezes chamado descida em gradiente em lote, o fator de escala de 1 / m, introduzido para tornar o custo comparável em conjuntos de dados de tamanhos diferentes, é aplicado automaticamente ao termo de redução de peso.
Recupere o peso de um único exemplo: veja a intuição interessante de grez.
Representatividade do conjunto de treinamento: faz sentido reduzir a regularização à medida que o tamanho do conjunto de treinamento aumenta, conforme estatisticamente, sua representatividade da distribuição geral também aumenta. Basicamente, quanto mais dados tivermos, menor será a regularização.
Tornando λ comparável: esperançosamente atenuando a necessidade de alterar λ quando m mudar, esse dimensionamento torna λ comparável entre diferentes conjuntos de dados de tamanho. Isso torna λ um estimador mais representativo do grau real de regularização exigido por um modelo específico em um problema de aprendizagem específico.
Valor empírico: O ótimo notebook grezdemonstra que isso melhora o desempenho na prática.

ShayPal5
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Eu também estava confuso sobre isso, mas depois em uma palestra para deeplearning.ai Andrew sugere que essa é apenas uma constante de escala:

http://www.youtube.com/watch?v=6g0t3Phly2M&t=2m50s

Talvez haja uma razão mais profunda para usar 1 / 2m, mas suspeito que seja simplesmente um hiperparâmetro.

Keyan P
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Isso não responde à pergunta.

Michael R. Chernick

Regularização: por que multiplicar por 1 / 2m?

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