【机器学习】机器学习的基本分类-半监督学习-Ladder Networks ...

Ladder Networks 是一种半监督学习模型，通过将无监督学习与监督学习相结合，在标志数据较少的情况下实现高效的学习。它最初由 A. Rasmus 等人在 2015 年提出，特别适合深度学习任务，如图像分类或自然语言处理。

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核心头脑

Ladder Networks 的目标是利用标志和未标志数据来优化网络性能。其关键头脑是引入噪声对网络举行练习，同时通过解码器恢复被粉碎的数据结构。它主要由以下三部分组成：

• 编码器（Encoder）：
  编码器是一个有噪声的前馈神经网络，用于从输入数据天生潜在表示。噪声会参加到各个层的激活值中。
  
• 解码器（Decoder）：
  解码器尝试从有噪声的编码器的潜在表示重建无噪声的输入数据。这个过程可以视为自编码器的一部分。
  
• 丧失函数（Loss Function）：
  丧失由两部分组成：
  
  
  
  • 监督丧失： 使用标志数据计算的分类误差（如交叉熵）。
    
  • 重建丧失： 解码器重建无噪声表示与原始无噪声数据之间的误差。
    
  
  

通过联合优化这两部分，网络能够同时举行监督学习和无监督学习。

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模型架构

Ladder Networks 的架构如下：

• 输入数据颠末多层网络，每一层引入噪声，天生一个有噪声的激活值。
  
• 解码器逐层重建这些激活值，最终输出重建的输入。
  
• 使用标志数据举行分类任务，用未标志数据练习解码器，增强表示学习能力。
  

模型使用跳跃连接（Skip Connections）来资助解码器更好地恢复无噪声表示。

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丧失函数

丧失函数分为两部分：

• 监督丧失：
  使用分类任务中的标志数据，例如交叉熵：
  
  
  
  
  
• 重建丧失：
  解码器的重建误差，例如均方误差：
                                                 
  
  其中，
  
  是无噪声激活值，
  
  是有噪声的激活值的解码结果，
  
  ​ 是每一层的权重。
  

总丧失是两者的加权和：

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上风

• 高效利用未标志数据：
  通过重建误差，未标志数据在网络练习中也能发挥作用。
  
• 鲁棒性增强：
  参加噪声练习有助于防止过拟合，提高网络的泛化能力。
  
• 层间交互建模：
  跳跃连接有助于捕获层间复杂的相互关系，从而提高表示能力。
  

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应用

• 图像分类：
  在 MNIST、CIFAR-10 等数据集上表现优异，尤其在标志样本少的情况下。
  
• 半监督学习：
  在必要结合标志数据和未标志数据的任务中具有广泛应用。
  
• 自然语言处理：
  用于词嵌入学习或序列天生任务。
  

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示例代码

以下是基于 TensorFlow 的 Ladder Networks 简化实现：

1. import tensorflow as tf
2. from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout
3. from tensorflow.keras.models import Model, Sequential
5. # 噪声函数
6. def add_noise(x, noise_std=0.3):
7.     return x + tf.random.normal(tf.shape(x), stddev=noise_std)
9. # 编码器
10. def encoder(input_dim, latent_dim, noise_std=0.3):
11.     model = Sequential([
12.         Dense(128, activation='relu', input_dim=input_dim),
13.         Dropout(0.3),
14.         Dense(latent_dim, activation='relu'),
15.         tf.keras.layers.Lambda(lambda x: add_noise(x, noise_std=noise_std))
16.     ])
17.     return model
19. # 解码器
20. def decoder(latent_dim, output_dim):
21.     model = Sequential([
22.         Dense(128, activation='relu', input_dim=latent_dim),
23.         Dense(output_dim, activation='sigmoid')  # 重建输入
24.     ])
25.     return model
27. # 输入维度
28. input_dim = 784  # MNIST 数据集
29. latent_dim = 64
30. output_dim = input_dim
32. # 构建模型
33. encoder_model = encoder(input_dim, latent_dim)
34. decoder_model = decoder(latent_dim, output_dim)
36. # 输入数据
37. input_data = tf.keras.Input(shape=(input_dim,))
38. latent_repr = encoder_model(input_data)
39. reconstructed = decoder_model(latent_repr)
41. # 定义完整模型
42. ladder_network = Model(inputs=input_data, outputs=reconstructed)
43. ladder_network.compile(optimizer='adam', loss='mse')
45. # 示例训练
46. (X_train, _), (_, _) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
47. X_train = X_train.reshape(-1, 784).astype('float32') / 255.0
49. ladder_network.fit(X_train, X_train, epochs=10, batch_size=128)

复制代码

输出结果

1. Epoch 1/10
2. 469/469 [==============================] - 2s 3ms/step - loss: 0.0471
3. Epoch 2/10
4. 469/469 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.0271
5. Epoch 3/10
6. 469/469 [==============================] - 2s 3ms/step - loss: 0.0233
7. Epoch 4/10
8. 469/469 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.0215
9. Epoch 5/10
10. 469/469 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.0204
11. Epoch 6/10
12. 469/469 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.0197
13. Epoch 7/10
14. 469/469 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.0191
15. Epoch 8/10
16. 469/469 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.0186
17. Epoch 9/10
18. 469/469 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.0182
19. Epoch 10/10
20. 469/469 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.0178

复制代码

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