【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，在标记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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核心思想

Ladder Networks 的目标是利用标记和未标记数据来优化网络性能。其关键思想是引入噪声对网络进行训练，同时通过解码器恢复被破坏的数据结构。它主要由以下三部分组成：

1. 编码器（Encoder）：
   编码器是一个有噪声的前馈神经网络，用于从输入数据生成潜在表示。噪声会加入到各个层的激活值中。

2. 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。

3. 损失函数（Loss Function）：
   损失由两部分组成：

   • 监督损失： 使用标记数据计算的分类误差（如交叉熵）。
   • 重建损失： 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，网络能够同时进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：

• 输入数据经过多层网络，每一层引入噪声，生成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。
• 使用标记数据进行分类任务，用未标记数据训练解码器，增强表示学习能力。

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

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损失函数

损失函数分为两部分：

1. 监督损失：
   使用分类任务中的标记数据，例如交叉熵：

   

2. 重建损失：
   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。

总损失是两者的加权和：

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优势

1. 高效利用未标记数据：
   通过重建误差，未标记数据在网络训练中也能发挥作用。

2. 鲁棒性增强：
   加入噪声训练有助于防止过拟合，提高网络的泛化能力。

3. 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，尤其在标记样本少的情况下。

• 半监督学习：
  在需要结合标记数据和未标记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生成任务。

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示例代码

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

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout
from tensorflow.keras.models import Model, Sequential# 噪声函数
def add_noise(x, noise_std=0.3):return x + tf.random.normal(tf.shape(x), stddev=noise_std)# 编码器
def encoder(input_dim, latent_dim, noise_std=0.3):model = Sequential([Dense(128, activation='relu', input_dim=input_dim),Dropout(0.3),Dense(latent_dim, activation='relu'),tf.keras.layers.Lambda(lambda x: add_noise(x, noise_std=noise_std))])return model# 解码器
def decoder(latent_dim, output_dim):model = Sequential([Dense(128, activation='relu', input_dim=latent_dim),Dense(output_dim, activation='sigmoid')  # 重建输入])return model# 输入维度
input_dim = 784  # MNIST 数据集
latent_dim = 64
output_dim = input_dim# 构建模型
encoder_model = encoder(input_dim, latent_dim)
decoder_model = decoder(latent_dim, output_dim)# 输入数据
input_data = tf.keras.Input(shape=(input_dim,))
latent_repr = encoder_model(input_data)
reconstructed = decoder_model(latent_repr)# 定义完整模型
ladder_network = Model(inputs=input_data, outputs=reconstructed)
ladder_network.compile(optimizer='adam', loss='mse')# 示例训练
(X_train, _), (_, _) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
X_train = X_train.reshape(-1, 784).astype('float32') / 255.0ladder_network.fit(X_train, X_train, epochs=10, batch_size=128)

输出结果

Epoch 1/10
469/469 [==============================] - 2s 3ms/step - loss: 0.0471
Epoch 2/10
469/469 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.0271
Epoch 3/10
469/469 [==============================] - 2s 3ms/step - loss: 0.0233
Epoch 4/10
469/469 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.0215
Epoch 5/10
469/469 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.0204
Epoch 6/10
469/469 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.0197
Epoch 7/10
469/469 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.0191
Epoch 8/10
469/469 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.0186
Epoch 9/10
469/469 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.0182
Epoch 10/10
469/469 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.0178