人工神经网络算法基本流程：最好懂的神经网络

人工神经网络算法基本流程：最好懂的神经网络图2 MNIST 数据库中的手写数字本示例使用的手写数字来自于MNIST（Mixed National Institute of Standards and Technology）数据库，如下图所示。神经网络技术的诞生正是受到人脑神经元的启发。神经网络是自动图像识别的基础，由神经网络衍生出的一些技术在执行速度和准确度上都超过了人类。近年来，神经网络技术大热，这其中主要有3 个原因。自动图像识别是神经网络技术的有力例证，它被应用于许多领域，包括视觉监控和汽车自主导航，甚至还出现在智能手机中，用来识别手写体。下面来看看如何训练能识别手写体的神经网络。

猜一猜，下图中是什么动物？

图1 看图猜动物

尽管图中的动物胖得出奇，你也应该能够猜到它是一只长颈鹿。

人类的大脑拥有强大的辨识能力，它是一个由差不多800 亿个神经元组成的复杂网络。即使某物并非我们熟知的模样，我们也能够轻松地识别。大脑神经元彼此协同工作，它们把输入信号（比如长颈鹿的图片）转换成相应的输出标签（比如“长颈鹿”）。

神经网络技术的诞生正是受到人脑神经元的启发。

神经网络是自动图像识别的基础，由神经网络衍生出的一些技术在执行速度和准确度上都超过了人类。近年来，神经网络技术大热，这其中主要有3 个原因。

• 数据存储和共享技术取得进步：这为训练神经网络提供了海量数据，有助于改善神经网络的性能。
• 计算能力越来越强大：GPU（graphics processing unit，图形处理器）的运行速度最快能达到CPU（central processing unit，中央处理器）的150 倍。之前，GPU 主要用来在游戏中显示高品质图像。后来，人们发现它能为在大数据集上训练神经网络提供强大的支持。
• 算法获得改进：虽然目前神经网络在性能上还很难与人脑媲美，但是已有一些能大幅改善其性能的技术。本文会介绍其中一些技术。

自动图像识别是神经网络技术的有力例证，它被应用于许多领域，包括视觉监控和汽车自主导航，甚至还出现在智能手机中，用来识别手写体。下面来看看如何训练能识别手写体的神经网络。

本示例使用的手写数字来自于MNIST（Mixed National Institute of Standards and Technology）数据库，如下图所示。

图2 MNIST 数据库中的手写数字

为了让计算机读取图像，必须先把图像转换成像素。黑色像素用0 表示，白色像素用1 表示，如图3 所示。如果图像是彩色的，则可以使用三原色的色相值来表示。

图3 把一幅图像转换为像素

一旦图像完成像素化，就可以把得到的值交给神经网络。在本例中，神经网络总共得到10 000 个手写数字以及它们实际所表示的数字。在神经网络学过手写数字及其对应标签的联系之后，我们拿1000 个新的手写数字（不带标签）来测试它，看看它是否能够全部识别出来。

测试发现，神经网络从1000 个新的手写数字中正确识别出了922个，即正确率达到了92.2%。图4 是一张列联表，可以用它来检查神经网络的识别情况。

图4 列联表

图4 列联表总结了神经网络的表现：第一行指出，共有85 个“0”，神经网络正确识别出84 个，最后一个“0”被错误地识别为“6”。最后一列是识别准确率

从图4 可以看到，“0”和“1”的手写图像几乎全部被正确识别出来了，而“5”的手写图像最难识别。接下来详细看看那些被识别错的数字。

“2”被错误识别成“7”或“8”的情况大约占8%。虽然人能够轻松识别出图5 中的数字，神经网络却可能被某些特征难住，比如“2”的小尾巴。有趣的是，神经网络对“3”和“5”也比较困惑（如图6 所示），识别错误的情况约占10%。

图5 错误识别“2”

图6 错误识别“3”和“5”　

尽管出现了这些错误，但是神经网络的识别速度远快于人类，并且从总体上看，神经网络的识别准确率很高。

神经网络的构成

为了识别手写数字，神经网络使用多层神经元来处理输入图像，以便进行预测。图7 为双层神经网络示意图。

图7 双层神经网络示意图。输入不同，但是输出相同，其中红色表示被激活的神经元

在图7 的双层神经网络中，虽然输入是“6”的两幅不同形态的图像，但是输出是一样的，并且该神经网络使用不同的神经元激活路径。尽管每一个神经元组合产生的预测是唯一的，但是每一个预测结果都可以由多个神经元组合实现。

神经网络通常由如下几部分组成。

输入层：该层处理输入图像的每个像素。如此说来，神经元的数量应该和输入图像的像素数一样多。为简单起见，图7 把大量神经元“凝聚”成一个节点。

为了提高预测准确度，可以使用卷积层。卷积层并不处理单个像素，而是识别像素组合的特征，比如发现“6”有一个圈和一条朝上的尾巴。这种分析只关注特征是否出现，而不关注出现的位置，所以即使某些关键特征偏离了中心，神经网络仍然能够正确识别。这种特性叫作平移不变性。

隐藏层：在像素进入神经网络之后，它们经过层层转换，不断提高和那些标签已知的图像的整体相似度。标签已知是指神经网络以前见过这些图像。虽然转换得越多，预测准确度就会越高，但是处理时间会明显增加。一般来说，几个隐藏层就足够了。每层的神经元数量要和图像的像素数成比例。前面的示例使用了一个隐藏层，它包含500 个神经元。

输出层：该层产生最终预测结果。在这一层中，神经元可以只有一个，也可以和结果一样多。

损失层：虽然图7 并未显示损失层，但是在神经网络的训练过程中，损失层是存在的。该层通常位于最后，并提供有关输入是否识别正确的反馈；如果不正确，则给出误差量。

在训练神经网络的过程中，损失层至关重要。若预测正确，来自于损失层的反馈会强化产生该预测结果的激活路径；若预测错误，则错误会沿着路径逆向返回，这条路径上的神经元的激活条件就会被重新调整，以减少错误。这个过程称为反向传播。

通过不断重复这个训练过程，神经网络会学习输入信号和正确输出标签之间的联系，并且把这些联系作为激活规则编入每个神经元。因此，为了提高神经网络的预测准确度，需要调整管理激活规则的部件。

激活规则

为了产生预测结果，需要沿着一条路径依次激活神经元。每个神经元的激活过程都由其激活规则所控制，激活规则指定了输入信号的来源和强度。在神经网络的训练过程中，激活规则会不断调整。

图8 展示了神经元G 的一条激活规则，它模拟的是图7 中的第一个场景。经过训练，神经网络认识到神经元G 和上一层的神经元A、C、D 有联系。这3 个神经元中的任何一个被激活，都会作为输入信号传递给神经元G。

图8 神经元激活规则示例

这些联系的强度各不相同，联系强度也被称为权重，记作w。在图8 中，与神经元C 相比（w = 1），神经元A 激活后发送的信号更强（w = 3）。联系也是有方向的，例如神经元D（w = –1）实际上会减弱传送给神经元G 的输入信号。

在计算神经元G 的输入信号总强度时，把上一层与之有关联的所有激活神经元的权重加起来。如果信号强度大于指定的阈值，神经元G就会被激活。在图8 中，最终的信号强度为2（即3 – 1），由于神经元G 的阈值为3，因此它仍然处于未激活状态。

良好的激活规则有助于产生准确的预测结果，其关键在于确定合适的权重和阈值。另外，神经网络的其他参数也需要调整，比如隐藏层的数量、每层的神经元数量等。（可以使用梯度下降法优化这些参数。）

局限性

尽管神经网络能在一定程度上模拟人脑，但其本身仍然存在一些缺点。为了克服这些缺点，人们提出了各种各样的方法。

需要大样本：神经网络的复杂性使之能够识别带有复杂特征的输入，但前提是我们能为它提供大量训练数据。如果训练集太小，就会出现过拟合问题（算法过度敏感，它把数据中的随机波动错误地当成持久模式）。如果很难获得更多训练数据，则可以使用如下几种技术来最大限度地降低过拟合风险。

• 二次取样：为了降低神经元对噪声的敏感度，需要对神经网络的输入进行“平滑化”处理，即针对信号样本取平均值，这个过程叫作二次取样。以图像处理为例，可以通过二次取样缩小图像尺寸，或者降低红绿蓝3 个颜色通道的对比度。
• 畸变：当缺少训练数据时，可以通过向每幅图像引入畸变来产生更多数据。每幅畸变图像都可以作为新的输入，以此扩大训练数据的规模。畸变应该能够反映原数据集的特征。以手写数字为例，可以旋转图像，以模拟人们写字的角度，或者在特定的点进行拉伸和挤压（这叫作弹性变形），从而把手部肌肉不受控制而抖动的特点表现出来。
• 丢弃：如果可供学习的训练样本很少，神经元就无法彼此建立联系，这会导致出现过拟合问题，因为小的神经元集群之间彼此会产生过度依赖。为了解决这个问题，可以在训练期间随机丢弃一半的神经元。这些遭丢弃的神经元将处于未激活状态，剩下的神经元则正常工作。下一次训练丢弃一组不同的神经元。这迫使不同的神经元协同工作，从而揭示训练样本所包含的更多特征。

计算成本高：训练一个由几千个神经元组成的神经网络可能需要很长时间。一个简单的解决方法是升级硬件，但这会花不少钱。另一个解决方法是调整算法，用稍低一些的预测准确度换取更快的处理速度，常用的一些方法如下。

• 随机梯度下降法：为了更新某一个参数，经典的梯度下降法在一次迭代中使用所有训练样本。当数据集很大时，这样做会很耗时，一种解决方法是在每次迭代中只用一个训练样本来更新参数。这个方法被称为随机梯度下降法，虽然使用这个方法得到的最终参数可能不是最优的，但是准确度不会太低。

梯度下降法：简单地说，梯度下降法先初步猜测合适的权重组合，再通过一个迭代过程，把这些权重应用于每个数据点做预测，然后调整权重，以减少整体预测误差。这个过程类似于一步步走到山底下。每走一步，梯度下降法都要判断从哪个方向下是最陡峭的，然后朝着那个方向重新校准权重。最终，我们会到达最低点，这个点的预测误差最小。

• 小批次梯度下降法：虽然使用随机梯度下降法能够提升速度，但最终参数可能不准确，算法也可能无法收敛，导致某个参数上下波动。一个折中方法是每次迭代使用训练样本的一个子集，这就是小批次梯度下降法。
• 全连接层：随着加入的神经元越来越多，路径的数量呈指数增长。为了避免查看所有可能的组合，可以使初始层（处理更小、更低级的特征）的神经元部分连接。只有最后几层（处理更大、更高级的特征）才对相邻层的神经元进行全连接。

不可解释：神经网络由多层组成，每层都有几百个神经元，这些神经元由不同的激活规则控制。这使得我们很难准确地找到产生正确预测结果的输入信号组合。这一点和回归分析不同，回归分析能够明确地识别重要的预测变量并比较它们的强弱。神经网络的“黑盒”特性使之难以证明其使用得当，在涉及伦理问题时尤其如此。不过，人们正在努力研究每个神经元层的训练过程，以期了解单个输入信号如何影响最终的预测结果。

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尽管存在上述局限性，但是神经网络本身拥有的强大能力使之得以应用于虚拟助手、自动驾驶等前沿领域。除了模拟人脑之外，神经网络在一些领域已经战胜了人类，比如谷歌公司的AlphaGo 在2015 年首次战胜了人类棋手。随着算法不断改进，以及计算能力不断提升，神经网络将在物联网时代发挥关键作用。

小结

神经网络由多个神经元层组成。训练期间，第 1 层的神经元首先被输入数据激活，然后将激活状态传播到后续各层的神经元，最终在输出层产生预测结果。

一个神经元是否被激活取决于输入信号的来源和强度，这由其激活规则指定。激活规则会根据预测结果的反馈不断调整，这个过程被称为反向传播。

在大数据集和先进的计算硬件可用的情况下，神经网络的表现最好。然而，预测结果在大部分时候都是无法解释的。

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