为什么我的机器学习算法会卡住？

Question

所以我的 C# 机器学习项目碰壁了。我正在尝试训练一种算法来识别数字。由于这只是一个练习，我有一个包含 200 个数字的图像集（0 到 9 每个 20 个）。显然，如果我想要一个经过适当训练的算法，我会使用更强大的训练集，但这只是一个练习，看看我能否首先让它发挥作用。我可以达到 60% 的准确率，但不会超过那个。我一直在研究激活函数，据我所知，LeakyRelu 是我应该使用的函数。但是，如果我全面使用 LeakyRelu 函数，那么它不会学到任何东西，而且我不确定如何将 LeakyRelu 用作输出激活函数。使用 sigmoid 或 tanh 作为输出激活函数对我来说更有意义。这是一个代码块，它创建了用于反向传播的数组：

public static float ACTIVE_VALUE = 1;
public static float INACTIVE_VALUE = -1;

// This is specifically designed for a algorithm that will detect a number between 0 - 9
public static float[] valueToArray(int value)
{

    switch (value)
    {
        case 0:
            return new float[] { ACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE,
                                INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE };
        case 1:
            return new float[] { INACTIVE_VALUE, ACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE,
                                INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE };
        case 2:
            return new float[] { INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, ACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE,
                                INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE };
        case 3:
            return new float[] { INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, ACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE,
                                INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE };
        case 4:
            return new float[] { INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, ACTIVE_VALUE,
                                INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE };
        case 5:
            return new float[] { INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, 
                                ACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE };
        case 6:
            return new float[] { INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE,
                                INACTIVE_VALUE, ACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE };
        case 7:
            return new float[] { INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE,
                                INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, ACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE };
        case 8:
            return new float[] { INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE,
                                INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, ACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE };
        case 9:
            return new float[] { INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE,
                                INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, ACTIVE_VALUE };
        default:
            return new float[] { INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE,
                                INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE, INACTIVE_VALUE };


    }
}

我不知道如何使用类似这样的东西来读取 LeakyRelu 输出。所以我认为最好的选择是对输入层和隐藏层使用 LeakyRelu，然后对输出层使用 tanh 或 sigmoid。然而，这会产生一个问题，因为 sigmoid 只是 returns NAN（由于我理解的舍入误差）和 tanh returns -1 或 1 但两者之间没有任何东西。如果我全面使用 tanh，它可以工作，并且可以学习，但它只能达到 60% 的准确率，然后停止在那里发展。我认为这是由于 "vanishing gradient" 问题造成的。但是，如果我对输入层和隐藏层使用 LeakyRelu，然后对输出使用 tanh，它会保持在 12-14%（这与随机猜测数字一样好）。

我正在使用从 github 用户那里得到的神经网络： https://github.com/kipgparker/BackPropNetwork

他在网上发布了一篇关于神经网络的研究论文，是 google 上的热门文章之一。这就是我最初找到它的方式。我在 GitHub 上以 zip 的形式在此处发布了我的完整项目： https://github.com/JoshuaC0352/Machine-Learning

我不反对使用可以从 nuget 获得的库，例如 SiaNet (https://scisharp.github.io/SiaNet/api/SiaNet.Layers.AvgPooling1D.html)，但是我已经非常熟悉我目前正在使用的库，所以我有点不愿意切换，因为我觉得我几乎是从头开始，因为我必须学习如何与一个全新的库交互。

编辑：附加代码。这是我的 while 循环，它读取图像并训练算法：

    public static void singleThread()
{

    int batchSize = 10000;
    int rangeLow = 0;
    int rangeHi = 9;

    int hits = 0;


    while (true)
    {

        // alternates between training and testing
        //Console.WriteLine("Training...  ");



        for (int i = 0; i < batchSize; i++)
        {

            // Give a training progress report every 100 iterations, this should increase performance
            if (i % 100 == 0)
            {
                Console.SetCursorPosition(0, Console.CursorTop);
                Console.Write("Training: ");
                Console.Write("(" + (((float)i / (float)batchSize) * 100) + "%)");
                Console.Write("                    ");
            }


            // randomly select an image from the list
            int number = rng.Next(rangeLow, rangeHi);
            int index = rng.Next(1, 20);

            Bitmap loadedImage = (Bitmap)Image.FromFile("Train/" + number + "/" +
                                 index + ".png", true);


            int indexLocation = 0;
            // Convert the image into a grayScale value
            for (int x = 0; x < loadedImage.Width; x++)
            {
                for (int y = 0; y < loadedImage.Height; y++)
                {
                    Color pixel = loadedImage.GetPixel(x, y);
                    int grayValue = (int)((pixel.R * 0.3) + (pixel.G * 0.59) + (pixel.B * 0.11));
                    //Console.WriteLine(grayValue);
                    networkInputs[indexLocation] = grayValue;
                    indexLocation++;
                }
            }

            // The network will guess what the image is, and return the guess as a float array

            float[] guess = currentNetwork.BackPropagate(networkInputs, Interface.valueToArray(number));

            // This if statement checks if the guess was correct
            if (Interface.guessToValue(guess) == number)
            {
                hits++;
            }

        }

        currentNetwork.Performance = ((float) hits / (float) batchSize);
        hits = 0;

        Console.WriteLine("Score: " + (currentNetwork.Performance * 100) + "%");
    }
}

Answer 1

为未来的访问者添加了答案

尝试将灰度值从 0-255 区间转换为 0-1 间隔。只需将每个像素除以 255。LeakyRELU 的事实表现优于 sigmoid 或 tanh 是因为值太大。在某种意义上他们被 tanh 和 sigmoid 虐待并由计算机四舍五入为整数。
仔细看看神经网络的权重是怎样的如果您打算使用 tanh 或 sigmoid，则初始化。
既然是分类问题，我推荐你使用softmax 输出层中的激活函数。

经过数据预处理后，@JMC0352 的准确率只有 88%

你只得到 88% 的原因是因为神经网络（单独）不适合图像识别。卷积神经网络用于此目的。为了直观地理解问题，您可以将原始神经网络想象成一起理解所有像素，其中 conv。网。理解相对接近的像素。

为什么我的机器学习算法会卡住？

Why Is My Machine Learning Algorithm Getting Stuck?

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