【09】损失函数与反向传播-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【09】损失函数与反向传播。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

损失函数大致可以分成两类：回归（Regression）和分类（Classification）。

回归模型中的三种损失函数包括：

均方误差（Mean Square Error，MSE）
平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）
Huber Loss。

1. 损失函数

① Loss损失函数一方面计算实际输出和目标之间的差距。

② Loss损失函数另一方面为我们更新输出提供一定的依据。

2. L1loss损失函数

① L1loss数学公式如下图所示，例子如下下图所示。

【09】损失函数与反向传播

import torch
from torch.nn import L1Loss
inputs = torch.tensor([1,2,3],dtype=torch.float32)
targets = torch.tensor([1,2,5],dtype=torch.float32)
inputs = torch.reshape(inputs,(1,1,1,3))
targets = torch.reshape(targets,(1,1,1,3))
loss = L1Loss()  # 默认为 maen
result = loss(inputs,targets)
print(result)    #tensor(0.6667)

import torch
from torch.nn import L1Loss
inputs = torch.tensor([1,2,3],dtype=torch.float32)
targets = torch.tensor([1,2,5],dtype=torch.float32)
inputs = torch.reshape(inputs,(1,1,1,3))
targets = torch.reshape(targets,(1,1,1,3))
loss = L1Loss(reduction='sum') # 修改为sum，三个值的差值，然后取和
result = loss(inputs,targets)
print(result)    #tensor(2.)

3. 均方误差（Mean Square Error，MSE）损失函数

均方误差指的就是模型预测值 f(x) 与样本真实值 y 之间距离平方的平均值。其中，yi 和 f(xi) 分别表示第 i 个样本的真实值和预测值，m 为样本个数。

【09】损失函数与反向传播

为简化讨论，忽略下标 i，m = 1，以 y-f(x) 为横坐标，MSE 为纵坐标，绘制其损失函数的图形：

【09】损失函数与反向传播

MSE 曲线的特点是光滑连续、可导，便于使用梯度下降算法，是比较常用的一种损失函数。而且，MSE 随着误差的减小，梯度也在减小，这有利于函数的收敛，即使固定学习因子，函数也能较快取得最小值。

平方误差有个特性，就是当 yi 与 f(xi) 的差值大于 1 时，会增大其误差；当 yi 与 f(xi) 的差值小于 1 时，会减小其误差。这是由平方的特性决定的。也就是说， MSE 会对误差较大（>1）的情况给予更大的惩罚，对误差较小（<1）的情况给予更小的惩罚。从训练的角度来看，模型会更加偏向于惩罚较大的点，赋予其更大的权重。

如果样本中存在离群点，MSE 会给离群点赋予更高的权重，但是却是以牺牲其他正常数据点的预测效果为代价，这最终会降低模型的整体性能。我们来看一下使用 MSE 解决含有离群点的回归模型。

【09】损失函数与反向传播

import torch
from torch.nn import L1Loss
from torch import nn
inputs = torch.tensor([1,2,3],dtype=torch.float32)
targets = torch.tensor([1,2,5],dtype=torch.float32)
inputs = torch.reshape(inputs,(1,1,1,3))
targets = torch.reshape(targets,(1,1,1,3))
loss_mse = nn.MSELoss()
result_mse = loss_mse(inputs,targets)
print(result_mse)    #tensor(1.3333)

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(1, 20, 40)
y = x + [np.random.choice(4) for _ in range(40)]
y[-5:] -= 8
X = np.vstack((np.ones_like(x),x))    # 引入常数项 1
m = X.shape[1]
# 参数初始化
W = np.zeros((1,2))
 
# 迭代训练 
num_iter = 20
lr = 0.01
J = []
for i in range(num_iter):
   y_pred = W.dot(X)
   loss = 1/(2*m) * np.sum((y-y_pred)**2)
   J.append(loss)
   W = W + lr * 1/m * (y-y_pred).dot(X.T)
 
# 作图
y1 = W[0,0] + W[0,1]*1
y2 = W[0,0] + W[0,1]*20
plt.scatter(x, y)
plt.plot([1,20],[y1,y2])
plt.show()

【09】损失函数与反向传播

可见，使用 MSE 损失函数，受离群点的影响较大，虽然样本中只有 5 个离群点，但是拟合的直线还是比较偏向于离群点。这往往是我们不希望看到的。

4.平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）

平均绝对误差指的就是模型预测值 f(x) 与样本真实值 y 之间距离的平均值。

【09】损失函数与反向传播

为简化讨论，忽略下标 i，m = 1，以 y-f(x) 为横坐标，MAE 为纵坐标，绘制其损失函数的图形

【09】损失函数与反向传播

直观上来看，MAE 的曲线呈 V 字型，连续但在 y-f(x)=0 处不可导，计算机求解导数比较困难。而且 MAE 大部分情况下梯度都是相等的，这意味着即使对于小的损失值，其梯度也是大的。这不利于函数的收敛和模型的学习。

值得一提的是，MAE 相比 MSE 有个优点就是 MAE 对离群点不那么敏感，更有包容性。因为 MAE 计算的是误差 y-f(x) 的绝对值，无论是 y-f(x)>1 还是 y-f(x)<1，没有平方项的作用，惩罚力度都是一样的，所占权重一样。针对 MSE 中的例子，我们来使用 MAE 进行求解，看下拟合直线有什么不同。

X = np.vstack((np.ones_like(x),x))    # 引入常数项 1
m = X.shape[1]
# 参数初始化
W = np.zeros((1,2))
 
# 迭代训练 
num_iter = 20
lr = 0.01
J = []
for i in range(num_iter):
   y_pred = W.dot(X)
   loss = 1/m * np.sum(np.abs(y-y_pred))
   J.append(loss)
   mask = (y-y_pred).copy()
   mask[y-y_pred > 0] = 1
   mask[mask <= 0] = -1
   W = W + lr * 1/m * mask.dot(X.T)
 
# 作图
y1 = W[0,0] + W[0,1]*1
y2 = W[0,0] + W[0,1]*20
plt.scatter(x, y)
plt.plot([1,20],[y1,y2],'r--')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('MAE')
plt.show()

【09】损失函数与反向传播

显然，使用 MAE 损失函数，受离群点的影响较小，拟合直线能够较好地表征正常数据的分布情况。这一点，MAE 要优于 MSE。二者的对比图如下：

【09】损失函数与反向传播

选择 MSE 还是 MAE 呢？

实际应用中，我们应该选择 MSE 还是 MAE 呢？从计算机求解梯度的复杂度来说，MSE 要优于 MAE，而且梯度也是动态变化的，能较快准确达到收敛。

但是从离群点角度来看，如果离群点是实际数据或重要数据，而且是应该被检测到的异常值，那么我们应该使用MSE。
另一方面，离群点仅仅代表数据损坏或者错误采样，无须给予过多关注，那么我们应该选择MAE作为损失。

5.Huber Loss

既然 MSE 和 MAE 各有优点和缺点，那么有没有一种激活函数能同时消除二者的缺点，集合二者的优点呢？答案是有的。Huber Loss 就具备这样的优点，其公式如下：

【09】损失函数与反向传播

Huber Loss 是对二者的综合，包含了一个超参数 δ。δ 值的大小决定了 Huber Loss 对 MSE 和 MAE 的侧重性，当 |y−f(x)| ≤ δ 时，变为 MSE；当 |y−f(x)| > δ 时，则变成类似于 MAE，因此 Huber Loss 同时具备了 MSE 和 MAE 的优点，减小了对离群点的敏感度问题，实现了处处可导的功能。

通常来说，超参数 δ 可以通过交叉验证选取最佳值。下面，分别取 δ = 0.1、δ = 10，绘制相应的 Huber Loss，如下图所示：

【09】损失函数与反向传播

Huber Loss 在 |y−f(x)| > δ 时，梯度一直近似为 δ，能够保证模型以一个较快的速度更新参数。当 |y−f(x)| ≤ δ 时，梯度逐渐减小，能够保证模型更精确地得到全局最优值。因此，Huber Loss 同时具备了前两种损失函数的优点。

下面，我们用 Huber Loss 来解决同样的例子。

X = np.vstack((np.ones_like(x),x))    # 引入常数项 1
m = X.shape[1]
# 参数初始化
W = np.zeros((1,2))
 
# 迭代训练 
num_iter = 20
lr = 0.01
delta = 2
J = []
for i in range(num_iter):
   y_pred = W.dot(X)
   loss = 1/m * np.sum(np.abs(y-y_pred))
   J.append(loss)
   mask = (y-y_pred).copy()
   mask[y-y_pred > delta] = delta
   mask[mask < -delta] = -delta
   W = W + lr * 1/m * mask.dot(X.T)
 
# 作图
y1 = W[0,0] + W[0,1]*1
y2 = W[0,0] + W[0,1]*20
plt.scatter(x, y)
plt.plot([1,20],[y1,y2],'r--')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('MAE')
plt.show()

【09】损失函数与反向传播

可见，使用 Huber Loss 作为激活函数，对离群点仍然有很好的抗干扰性，这一点比 MSE 强。另外，我们把这三种损失函数对应的 Loss 随着迭代次数变化的趋势绘制出来：

【09】损失函数与反向传播

对比发现，MSE 的 Loss 下降得最快，MAE 的 Loss 下降得最慢，Huber Loss 下降速度介于 MSE 和 MAE 之间。也就是说，Huber Loss 弥补了此例中 MAE 的 Loss 下降速度慢的问题，使得优化速度接近 MSE。

文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-407822.html

最后，我们把以上介绍的回归问题中的三种损失函数全部绘制在一张图上。

6.交叉熵损失函数

【09】损失函数与反向传播

import torch
from torch.nn import L1Loss
from torch import nn

x = torch.tensor([0.1,0.2,0.3])
y = torch.tensor([1])
x = torch.reshape(x,(1,3)) # 1的 batch_size，有三类
loss_cross = nn.CrossEntropyLoss()
result_cross = loss_cross(x,y)
print(result_cross)    #tensor(1.1019)

搭建神经网络

import torch
import torchvision
from torch import nn 
from torch.nn import Conv2d, MaxPool2d, Flatten, Linear, Sequential
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

dataset = torchvision.datasets.CIFAR10("./dataset",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)       
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=1,drop_last=True)

class Tudui(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Tudui, self).__init__()        
        self.model1 = Sequential(
            Conv2d(3,32,5,padding=2),
            MaxPool2d(2),
            Conv2d(32,32,5,padding=2),
            MaxPool2d(2),
            Conv2d(32,64,5,padding=2),
            MaxPool2d(2),
            Flatten(),
            Linear(1024,64),
            Linear(64,10)
        )
        
    def forward(self, x):
        x = self.model1(x)
        return x
    
tudui = Tudui()
for data in dataloader:
    imgs, targets = data
    outputs = tudui(imgs)
    print(outputs)
    print(targets)

数据集计算损失函数

import torch
import torchvision
from torch import nn 
from torch.nn import Conv2d, MaxPool2d, Flatten, Linear, Sequential
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

dataset = torchvision.datasets.CIFAR10("./dataset",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)       
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=64,drop_last=True)

class Tudui(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Tudui, self).__init__()        
        self.model1 = Sequential(
            Conv2d(3,32,5,padding=2),
            MaxPool2d(2),
            Conv2d(32,32,5,padding=2),
            MaxPool2d(2),
            Conv2d(32,64,5,padding=2),
            MaxPool2d(2),
            Flatten(),
            Linear(1024,64),
            Linear(64,10)
        )
        
    def forward(self, x):
        x = self.model1(x)
        return x
    
loss = nn.CrossEntropyLoss() # 交叉熵    
tudui = Tudui()
for data in dataloader:
    imgs, targets = data
    outputs = tudui(imgs)
    result_loss = loss(outputs, targets) # 计算实际输出与目标输出的差距
    print(result_loss)

损失函数反向传播

反向传播通过梯度来更新参数，使得loss损失最小

【09】损失函数与反向传播

import torch
import torchvision
from torch import nn 
from torch.nn import Conv2d, MaxPool2d, Flatten, Linear, Sequential
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

dataset = torchvision.datasets.CIFAR10("./dataset",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)       
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=64,drop_last=True)

class Tudui(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Tudui, self).__init__()        
        self.model1 = Sequential(
            Conv2d(3,32,5,padding=2),
            MaxPool2d(2),
            Conv2d(32,32,5,padding=2),
            MaxPool2d(2),
            Conv2d(32,64,5,padding=2),
            MaxPool2d(2),
            Flatten(),
            Linear(1024,64),
            Linear(64,10)
        )
        
    def forward(self, x):
        x = self.model1(x)
        return x
    
loss = nn.CrossEntropyLoss() # 交叉熵    
tudui = Tudui()
for data in dataloader:
    imgs, targets = data
    outputs = tudui(imgs)
    result_loss = loss(outputs, targets) # 计算实际输出与目标输出的差距
    result_loss.backward()  # 计算出来的 loss 值有 backward 方法属性，反向传播来计算每个节点的更新的参数。这里查看网络的属性 grad 梯度属性刚开始没有，反向传播计算出来后才有，后面优化器会利用梯度优化网络参数。      
    print("ok")

反向传播后出现grad梯度属性，后面优化器会利用梯度来优化网络参数。

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