李宏毅机器学习2016 第十讲为什么是“深度”学习

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Why Deep Learning？

本章讲述了为什么要是深度学习，是选择“高瘦”型的深网络，而不是“矮胖”型的宽网络。

1.矮胖还是高瘦？

我们知道在神经单元足够多、参数够多的情况下，只需要一个隐藏层，就可以表示任意的函数。既然如果为什么不选择用这种宽网络，而是选择深度网络呢？

在对比不同网络形状的效果时，要注意保证两个网络的参数数量基本一致，这样才有比较的意义。

由上图可以看出，在5*2K和1*3772这两个网络参数基本相等的情况下，前者的性能明显优于后者，并且宽的网络在尺寸不断增大时，性能提升的也不明显。

2.模块化

怎么解释说要选择深的网络而不是胖的网络呢？模块化的思想可能会帮助我们理解。

我们在编写程序时，通常不会将所有的代码都写在一个主方法中，而是会将其写成不同的函数，然后进行调用，这样可以实现共享，比如说某些步骤都需要调用排序函数，这样做可以减少函数的复杂度。

在深度学习中，也是如此。

比如说我们有一个分类任务，要分类出长发女人、长发男人、短发女人、短发男人这四个类别。显然长发男人的数量会更少。此时通过模块化首先有一层分类器是用于分类出男人还是女人，是长发还是短发，再接着一层就可以共享利用上一层的结果，分类出长发女人、长发男人、短发女人、短发男人，即使长发男人样本数据少。

其实正是因为没有足够的数据，才让机器去学习，去举一反三。

此外，在图像分类中，也有明显的模块化思想。

首先是一些基本的分类器，接着是用基本分类器识别纹理等特征，下层分类器又可以用其识别出图像中某些具体的模块。

3.普遍性理论

正如我们之前所言，只含有一个隐藏层的网络也可表示任意的函数。

但是深度的网络结构是更高效的。

4.端到端的学习

深度学习之前需要做大量的手工操作，各种手动提取特征，特征工程是及其耗时很困难的。

而端到端的学习可以使得机器自动的学习特征。

在图像识别领域，以前需要各种手工设计特征，只有最后一步才是自动学习而得。

而深度学习是端到端的学习。

5.一些复杂任务

举例MNIST手写汉字的识别，我们可以通过观看不同隐藏层的输出，能够看出深度网络是有效地。

在第一个隐藏层，很多不同类别的样本都混杂在一起，难以分来，在第二个隐藏层效果更好了，但是还是有些难以分开（7,9和2,8,0确实在某些方面有点相像），在第三个隐藏层可以明显的看出都被完整的分开了。这也就说明了深度网络是更有效的。

6.总结

本章从模块化的思想、类比电路剪纸等各个层面进行讲解了选择深度网络的原因。