Question

我正在使用Lasagne软件包构建一个简单的3层神经网络，我正在一个非常简单的数据集上测试它（仅有4个例子）。

X = np.array([[0,0,1],
              [0,1,1],
              [1,0,1],
              [1,1,1]])         

y = np.array([[0, 0],[1, 0],[1, 1],[0, 1]])

然而，它无法了解这一点，并导致预测：

pred = theano.function([input_var], [prediction])
np.round(pred(X), 2)
array([[[ 0.5 ,  0.5 ],
        [ 0.98,  0.02],
        [ 0.25,  0.75],
        [ 0.25,  0.75]]])

完整代码：

def build_mlp(input_var=None):
    l_in = lasagne.layers.InputLayer(shape=(None, 3), input_var=input_var)
    l_hid1 = lasagne.layers.DenseLayer(
        l_in, num_units=4,
        nonlinearity=lasagne.nonlinearities.rectify,
        W=lasagne.init.GlorotUniform())
    l_hid2 = lasagne.layers.DenseLayer(
        l_hid1, num_units=4,
        nonlinearity=lasagne.nonlinearities.rectify,
        W=lasagne.init.GlorotUniform())
    l_out = lasagne.layers.DenseLayer(
        l_hid2, num_units=2,
        nonlinearity=lasagne.nonlinearities.softmax)
    return l_out

input_var = T.lmatrix('inputs')
target_var = T.lmatrix('targets')

network = build_mlp(input_var)

prediction = lasagne.layers.get_output(network, deterministic=True)
loss = lasagne.objectives.squared_error(prediction, target_var)
loss = loss.mean()

params = lasagne.layers.get_all_params(network, trainable=True)
updates = lasagne.updates.nesterov_momentum(
    loss, params, learning_rate=0.01, momentum=0.9)

train_fn = theano.function([input_var, target_var], loss, updates=updates)
val_fn = theano.function([input_var, target_var], [loss])

训练：

num_epochs = 1000
for epoch in range(num_epochs):
    inputs, targets = (X, y)
    train_fn(inputs, targets)

我猜测隐藏层中使用的非线性函数或学习方法可能存在问题。

Answer 1

这是我对这个问题的猜测，

首先，我不知道为什么有[0,0]这样的输出？这是否意味着样本没有在所有类别中分类？

其次，您在最后一层使用Softmax，通常用于分类，您是否构建此网络进行分类？如果你混淆输出，输出实际上是每个类的概率所以我认为输出是正确的：

第二个样本预测为[0.98 0.02]，这意味着第二个样本属于第一个类，就像您的目标[1 0]
第三个样本预测是[0.25 0.75]所以这意味着第三个样本属于第二个类，就像你的目标[1 1]一样（无论你的第一个类值，它是分类，所以它会按系统计算为正确的分类）
第四个样本预测为[0.25 0.75]，这意味着第四个样本属于第二个类，就像您的目标[0 1]
第一个样本预测是[0.5 0.5]这个对我来说有点混乱，所以我猜Lasagne会预测第一个样本，每个类中的概率与不是任何类的成员相同

Answer 2

我觉得你可以根据上述情况判断模型是否正确学习。

培训实例数量 你有4个训练实例。你构建的神经网络包含3 * 4 + 4 * 4 + 4 * 2 = 36个权重，它必须学习。更不用说你有4种不同类型的输出。网络肯定是不合适的，这可能解释了意想不到的结果。
如何测试模型是否正常工作 如果我想测试一个神经网络是否正确学习，我会测试一个工作数据集（如MNIST）并确保我的模型很有可能学习。您也可以尝试与您已经编写过的另一个神经网络库或文献进行比较。如果我真的想要微观，我会使用线性可分数据集进行增强。

如果您的模型仍然没有正确学习，那么我会担心。

简单的Lasange神经网络不起作用

2 个答案: