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谷歌提出新分类损失函数:将噪声对训练结果影响降到最低

最新更新时间:2019-08-28
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晓查 发自 凹非寺 
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

训练数据集里的标签通常不会都是正确的,比如图像分类,如果有人错误地把猫标记成狗,将会对训练结果造成不良的影响。

如何在不改变训练样本的情况下,尽可能降低这类噪声数据对机器学习模型的影响呢?

最近,谷歌提出了一个新的损失函数,解决了机器学习算法受噪声困扰的一大问题。

逻辑损失函数的问题

机器学习模型处理带噪声训练数据的能力,在很大程度上取决于训练过程中使用的损失函数。

通常我们用来训练图像分类的是逻辑损失函数(Logistic loss),但是它存在两大缺点,导致在处理带噪声的数据时存在以下不足:

1、远离的异常值会支配总体的损失

逻辑损失函数对异常值非常敏感。这是因为损失函数的没有上界,而错误的标记数据往往远离决策边界。

这就导致异常大的错误数值会拉伸决策边界,对训练的结果造成不良影响,并且可能会牺牲其他的正确样本。

2、错误的标签的影响会扩展到分类的边界上

神经网络的输出是一个矢量激活值,一般对于分类问题,我们使用的是softmax,将激活值表示为分别属于每个分类的概率。

由于逻辑损失的这种传递函数的尾部以指数方式快速衰减,因此训练过程将倾向于使边界更接近于错误标记的示例,以保证不属于该分类的函数值更接近于0。

如此一来,即使标签噪声水平较低,网络的泛化性能也会立即恶化。

 二元分类的可视化结果,噪声会导致决策边界外扩,造成分类错误

双参数可调的损失函数

谷歌通过引入两个可调参数的双稳态逻辑损失函数(Bi-Tempered Logistic Loss)来解决上述两个问题。这两个参数分别是“温度”(temperature)t1尾部重量(tail-heaviness)t2。尾部重量其实就是指传递函数尾部下降的速率。

当t1和t2都等于1的时候,这个双稳态函数就退化为普通的逻辑损失函数。

温度参数t1是一个介于0到1之间的参数,它的数值越小,对逻辑损失函数界限的约束就越厉害。

尾部重量t2定义为一个大于等于1的参数,其数值越大,尾部就越“厚”,相比指数函数来说衰减也就越慢。

 温度(左)和尾部重量(右)对损失函数结果的影响

你也可以通过谷歌的在线Demo观察损失函数随t1和t2两个参数的变化情况。

对噪声数据集的效果

为了证明不同温度t1的影响,谷歌在合成数据集上训练一个双层神经网络的二元分类问题。蓝点和红点表示数据实际分属的类别,两个不同颜色的区域表示神经网络的训练结果,白色为决策边界。

谷歌使用标准的逻辑损失函数和不同温度参数的损失函数,对比了在这四种条件下的实验结果:无噪声数据集、小边距噪声数据集、大边距噪声数据集和随机噪声的数据集。

在无噪声情况下,两种损失都能产生良好的决策边界,从而成功地将这两种类别分开。

小边距噪声,即噪声数据接近于决策边界。可以看出,由于softmax尾部快速衰减的原因,逻辑损失会将边界拉伸到更接近噪声点,以补偿它们的低概率。而双稳态损失函数有较重的尾部,保持边界远离噪声样本。

大边距噪声,即噪声数据远离决策边界。由于双稳态损失函数的有界性,可以防止这些远离边界的噪声点将决策边界拉开。

最后一个实验是随机噪声,噪声点随机分布在矢量空间中。逻辑损失受到噪声样本的高度干扰,无法收敛到一个良好的决策边界。而双稳态损失可以收敛到与无噪声情况几乎相同的结果上。

传送门

在线Demo:
https://google.github.io/bi-tempered-loss/

博客地址:
https://ai.googleblog.com/2019/08/bi-tempered-logistic-loss-for-training.html

论文链接:
https://arxiv.org/abs/1906.03361


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