正文共： 2919字 6图
1.概览
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嵌入，矩阵乘积内的一环，拆解后可改造，加入Bias，然后提高准确率
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反向传播，训练一波数据的过程（根据loss func 调整 parameters的过程）
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从零开始创建CNN，通过Adam算法加速SGD
2.1 机器学习概念
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Parameters：相当于烹饪手法，也叫Weights
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Activations：相当于食材
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Affine Function 仿射函数：相当于炒菜的过程，约等于矩阵乘积，因为用Activations与Parameters进行矩阵乘积时，准说说是Affine Function在工作
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Activation Function 激活函数：相当于装盘的过程，把原有的食材位置不变，换一种展示方式，比如ReLU= max(0,x)就是把小于零的部分直接转化成0；Sigmoid，将所有数转化到0，1区间
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Universal Approximation Theorem 通用逼近定理：核心构成要素是Affine Function和Activation Function，可以定义任意函数
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Bias：一种特殊的Factor，反应的是一种客观事实，比如这个电影就是很多人都喜欢，而这个参数不会受到反向传播的影响
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Factors：用户喜欢一个电影的原因，比如有xx明星，是喜剧，是新电影
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2.2 FastAI概念
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ResNet34：能区分1000种物体的图像分类模型
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Create_CNN：就是一个迁移学习的过程，把最后一层的Weight，拆成2个，中间放个ReLU，因为不需要识别那么多物种，可能只需要3-5种；然后把之前的Weight都Freeze，这样反向传播的时候不会影响到之前的层
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Unfreeze：解冻整个模型，就是反向传播可以作用在所有层的Weights上
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Freeze_to：冻结到倒数第几层
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Discriminative Learning Rates 有差别的学习率：learn.fit_one_cycle(1, lr=1e-3))
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只有一个lr，就所有层都应用这个
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slice(1e-3)：最后一层是1e-3，之前都是1e-3/3
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slice(1e-5,1e-3)：最后一层1e-3，第一层1e-5，中间等间距分布
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Adam ：就像股票中买a,b两只股票，假设长期市值是趋于稳定的，希望通过合理的资产配置，来达到收益最大化，Adam同时使用Momentum和RMSProp两种策略
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原始SGD：跌了就抛，涨了就买，于是频繁的在a,b股票中移动资金，到最后没挣几个钱
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Momentum：将本次涨跌只作为10%的因素，剩下90%是基于上次的判断，于是会更快找到合理的配置比例
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RMSProp：累积变化幅度，如果a的梯度每次都很大，则a少变一点，就像有些股票每次涨跌幅度都很大
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softmax：一种激活函数，让所有数字相加等于1，换句话说就是求每个值的占比
2.3 Python命令
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a.sub_：a = a - x
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pickle.load：ptyhon的一种文件格式，通过load读取
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open_image(path/'black'/'00000021.jpg’)：显示图像，还有如下3种常见的
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data.show_batch(rows=3, figsize=(7,6))
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plt.imshow(x_train[0].reshape((28,28)), cmap="gray") x_train.shape
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interp.plot_top_losses(9, figsize=(15,11))
2.4 Pytorch命令
x,y = next(iter(data.train_dl))：获取DataLoader里的下一个mini-batch
3 如何从头创建一个神经网络，通过3个例子来演示，主要包含forward和backward两部分：
L1 最原始的线性拟合SGD
Forward：
y_hat = x @ aBackward：
def update():loss = mse(y, y_hat)if t % 10 == 0: print(loss)loss.backward()with torch.no_grad():a.sub_(lr * a.grad)a.grad.zero_()
L2 手写数字拟合 Mnist_Logistic
Forward：
class Mnist_Logistic(nn.Module):def __init__(self):super().__init__()self.lin = nn.Linear(784, 10, bias=True)def forward(self, xb): return self.lin(xb)
Backward：
def update(x,y,lr):wd = 1e-5y_hat = model(x)# weight decayw2 = 0.for p in model.parameters(): w2 += (p**2).sum()# add to regular lossloss = loss_func(y_hat, y) + w2*wdloss.backward()with torch.no_grad():for p in model.parameters():p.sub_(lr * p.grad)p.grad.zero_()return loss.item()
L3 多层加速手写数字拟合 Mnist_NN
Forward：
class Mnist_NN(nn.Module):def __init__(self):super().__init__()self.lin1 = nn.Linear(784, 50, bias=True)self.lin2 = nn.Linear(50, 10, bias=True)def forward(self, xb):x = self.lin1(xb)x = F.relu(x)return self.lin2(x)
def update(x,y,lr):opt = optim.Adam(model.parameters(), lr)y_hat = model(x)loss = loss_func(y_hat, y)loss.backward()opt.step()opt.zero_grad()return loss.item()
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