Introduction to Deep Learning - Part 3

Summary

This video script discusses challenges in neural network learning, particularly the vanishing gradient problem in deep networks. It introduces solutions like using the ReLU activation function and one-hot encoding. The script also explains concepts like softmax for multi-class classification and cross-entropy loss, crucial for training accurate models. Additionally, it touches on overfitting, where models perform well on training data but poorly on unseen data, emphasizing the need for generalization.

Takeaways

• 🧠 The video discusses challenges with backpropagation in deep neural networks, particularly the vanishing gradient problem due to the network's complex architecture.
• 📉 The vanishing gradient issue arises when the multiplication of small values (from the activation functions) leads to very small gradients, slowing down the learning process.
• 🔄 To address this, the video suggests changing the activation function in the hidden layers to one that outputs values not constrained between 0 and 1, like the ReLU (Rectified Linear Unit).
• 💡 The video explains the use of one-hot encoding representation in the output layer, which is not suitable for all cases, and proposes using softmax to better represent multi-class classification problems.
• 📊 It introduces the softmax function and how it calculates the probabilities of each class based on the input from the previous layer's neurons.
• 📈 The video touches on the concept of cross-entropy as a loss function, which is inspired by information theory and is effective for classification tasks with two or more classes.
• 🚫 The script warns against overfitting, where a model performs exceptionally well on training data but poorly on unseen data, which is a common issue in deep learning.
• 🔍 To illustrate overfitting, the video uses the analogy of a model that can solve homework problems well but fails on exam questions it hasn't seen before.
• 📉 The video suggests monitoring the loss function or error function over epochs to detect overfitting, where the training loss decreases but the testing loss increases or does not improve significantly.
• 🔧 Lastly, the video hints at strategies to combat overfitting, which will be discussed in more detail in the next video.

Q & A

What is the main issue discussed in the video regarding backpropagation in deep neural networks?

The main issue discussed is the vanishing gradient problem, which occurs due to the multiplication of small gradients during the update process of the weights in a deep neural network with many hidden layers.

Why does the vanishing gradient problem slow down the learning process in neural networks?

The vanishing gradient problem slows down the learning process because the small gradient values result in tiny updates to the weights, leading to a slow convergence of the learning algorithm.

What is one of the suggested solutions to address the vanishing gradient problem mentioned in the video?

One suggested solution is to change the activation function used in the hidden layers from functions that saturate at 0 or 1, like the sigmoid function, to functions that output values that are not constrained to a small range, such as the ReLU (Rectified Linear Unit).

What is the significance of using one-hot encoding representation in the output layer of a neural network?

One-hot encoding representation is significant because it allows for a clear distinction between different classes in classification tasks, where only one neuron in the output layer is active for a given class, with the rest being zero.

How does the use of softmax activation function in the output layer help in classification tasks?

The softmax activation function helps in classification tasks by converting the output of the network into probabilities, allowing the model to select the class with the highest probability as the predicted class.

What is the purpose of using cross-entropy loss function in neural networks?

The cross-entropy loss function is used to measure the performance of a classification model whose output is a probability value between 0 and 1. It helps in penalizing the model when the predicted probabilities are incorrect, thus guiding the model to improve its predictions.

What is the concept of overfitting in the context of neural networks, and how does it relate to the script?

Overfitting occurs when a neural network model performs well on the training data but poorly on new, unseen data. In the context of the script, overfitting is discussed as a potential issue that arises when the model is too complex and fits the training data too closely, failing to generalize well to new data.

How can overfitting be identified from the loss function graph during training?

Overfitting can be identified when the loss function graph shows a significant difference between the training loss and the validation or testing loss, with the latter being higher, indicating that the model is not generalizing well to new data.

What is the role of the number of hidden layers in the complexity and performance of a neural network?

The number of hidden layers in a neural network affects its complexity and ability to model complex functions. More layers can increase the model's capacity to learn from data, but it can also lead to issues like vanishing gradients and overfitting.

What is the difference between underfitting and overfitting in neural networks?

Underfitting occurs when a model is too simple to capture the underlying pattern of the data, resulting in poor performance on both training and testing data. Overfitting, on the other hand, happens when a model is too complex and performs well on training data but poorly on testing data.

Outlines

00:00

🧠 Deep Learning Challenges: Gradient Vanishing in Neural Networks

The paragraph discusses the challenges of using backpropagation in deep neural networks, particularly the issue of gradient vanishing. The speaker explains that the problem arises due to the complex architecture of deep neural networks with many hidden layers. This results in a multiplication of small values, leading to tiny gradients that slow down the learning process. To illustrate, the paragraph uses the sigmoid activation function to show how the gradient update formula can lead to diminishing error gradients. The speaker suggests changing the activation function in the hidden layers to functions like ReLU (Rectified Linear Unit) to allow for a greater range of values and potentially faster learning.

05:00

🔢 Improving Neural Network Output with One-Hot Encoding and Softmax

In this section, the speaker addresses the representation of output layers in neural networks, particularly the use of one-hot encoding. The paragraph explains that traditional binary representations may not be suitable for learning processes due to their limited range. The speaker then introduces one-hot encoding as a method to represent multiple classes, where each class is represented by a unique vector of zeros and ones. Additionally, the use of the softmax activation function in the output layer is discussed, which helps in finding the class with the highest probability. The speaker also mentions the use of cross-entropy as a loss function, which is inspired by information theory and helps in calculating the performance of the model based on the predicted probabilities.

10:00

📊 Analyzing Overfitting in Neural Networks

The final paragraph delves into the concept of overfitting in neural networks. Overfitting occurs when a model performs well on training data but poorly on new, unseen data. The speaker explains that this is often due to the model being too complex and fitting too closely to the training data, including its noise and outliers. The paragraph discusses how the number of linear classifiers or decision boundaries in a model can contribute to overfitting. The speaker also touches on the importance of generalization to new data and the use of loss functions and error rates to evaluate model performance. The discussion includes the visual representation of overfitting through graphs showing the difference between training and testing error rates.

Keywords

💡Backpropagation

Backpropagation is a supervised learning algorithm used to train artificial neural networks. It involves the calculation of the gradient of the loss function with respect to each weight by the chain rule, which then updates the weights to minimize the loss. In the video, backpropagation is discussed as a method to address the vanishing gradient problem in deep neural networks, which is a significant challenge when training networks with many layers.

💡Vanishing Gradient

The vanishing gradient problem refers to the phenomenon where gradients become increasingly small as they are propagated back through layers in a neural network, leading to very slow learning. This is a critical issue in the script, where the presenter explains that it occurs due to the multiplication of small gradients at each layer, which can significantly slow down the learning process in deep neural networks.

💡Activation Function

An activation function in neural networks determines the output of a neuron given an input or set of inputs by adding a non-linear element to the model. The choice of activation function can greatly affect the performance of the network. In the video, the presenter discusses changing the activation function in hidden layers to address the vanishing gradient problem, suggesting the use of functions like ReLU to allow for a greater range of output values.

💡ReLU (Rectified Linear Unit)

ReLU is a type of activation function that has become very popular due to its efficiency in training deep neural networks. It outputs the input directly if it is positive, otherwise, it outputs zero. The video script mentions ReLU as a solution to the vanishing gradient problem because it can help maintain larger gradients during backpropagation, thus speeding up learning.

💡One-Hot Encoding

One-hot encoding is a representation technique used for categorical variables in which each category is represented by a binary vector. In the context of neural networks, it is often used for the output layer when dealing with classification tasks. The script explains that one-hot encoding is used to represent the target classes in a classification problem, which is crucial for the training process.

💡Softmax Function

The softmax function is another activation function that is commonly used in the output layer of a neural network for multi-class classification problems. It converts a vector of real numbers into a probability distribution over predicted output classes. The video script discusses the use of the softmax function in conjunction with one-hot encoding to determine the class with the highest probability as the predicted class.

💡Cross-Entropy

Cross-entropy is a measure used in information theory and is also used as a loss function in classification problems. It quantifies the performance of a classification model whose output is a probability value between 0 and 1. In the video, cross-entropy is mentioned as a loss function that can be used to train neural networks, particularly in the context of classification tasks.

💡Overfitting

Overfitting occurs when a model learns the detail and noise in the training data to the extent that it negatively impacts the model's performance on new data. This means the model has poor generalization to an independent dataset. The video script addresses overfitting as a common problem in neural networks, where the network performs well on training data but fails to make accurate predictions on unseen data.

💡Hidden Layer

A hidden layer is a layer of neurons in a neural network that is not an input layer or an output layer. The video script discusses the impact of the number of hidden layers on the complexity of the network and the potential for vanishing gradients, as more layers can lead to smaller gradient updates and thus slower learning.

💡Neural Network Architecture

Neural network architecture refers to the design and structure of the neural network, including the number of layers and the number of neurons in each layer. The script touches on different architectures, such as deep neural networks, and how they can be affected by issues like vanishing gradients and overfitting, which are critical considerations in designing effective neural network models.

Highlights

Introduction to the third part of a series on neural networks, focusing on learning algorithms suitable for BIP (Backpropagation in Pattern) neural network architectures.

Review of previous discussions on single-layer perceptrons, multilayer perceptrons, and backpropagation in deep neural networks.

Discussion on the problem of vanishing gradients in deep neural networks due to the architecture's complexity.

Explanation of how the multiplication of small values in the hidden layers can lead to vanishing gradients and slow learning.

Proposal to change the activation function in hidden layers to address the issue of vanishing gradients.

Introduction of the ReLU (Rectified Linear Unit) activation function as a solution to the vanishing gradient problem.

Explanation of how ReLU allows for a more significant gradient and faster error reduction.

Discussion on the use of one-hot encoding representation in the output layer and its limitations.

Introduction of softmax encoding as an alternative to one-hot encoding for better representation in the output layer.

Explanation of how softmax encoding works and its advantages in classification tasks.

Introduction of the softmax function and its role in calculating the probabilities of different classes.

Discussion on the use of cross-entropy as a loss function in neural networks, inspired by information theory.

Explanation of how cross-entropy loss function works and its effectiveness in handling imbalanced datasets.

Discussion on the problem of overfitting in neural networks and its impact on model performance.

Explanation of the concept of overfitting, where a model performs well on training data but poorly on unseen data.

Introduction of techniques to prevent overfitting, such as regularization and dropout methods.

Conclusion and预告 of the next topic, which will delve into overfitting in more detail.

Transcripts

halo halo assalamualaikum warahmatullah

wabarakatuh ketemu lagi dengan saya dia

oke kita kembali lagi nih di topik yang

sudah topik yang sama ya tapi ini bagian

ketiga untuk pengenalan di pernik Anda

perumusan ya oke nah am kemarin di

video-video sebelumnya kita sudah ada

review single Let's natron multilayer

perceptron kemudian juga ada hingga adik

Naura Network ya kemudian apa sih

masalah backpropagation untuk Deep

neuron Network kemudian ada di burning

kemudian saat ini kita membahas terkait

algoritma atau bagaimana sih caranya

begitu ya algoritma pembelajaran yang

cocok untuk neural Network dengan

arsitektur yang tipe alias BIP neural

Network oke nah Anda bisa lihat kesini

di slide saya begitu nah eh Kemarin

begitu ya ada problem gitu

kalau misalnya kita menggunakan

backpropagation untuk detailnya untuk

apa problemnya problem utamanya itu

adalah terkait dengan finishing gradien

venition gradien itu kenapa kok bisa

terjadi karena memang ke arsitekturnya

yang sangat beach teksturnya yang dear

maka artinya adalah Jumlah hidden layer

itu cukup banyak Nah ini berarti

perkalian begitu ya untuk proses update

bobotnya Perkalian antara nilai prediksi

yang merupakan hasil fungsi privasi dan

fungsi aktivasi itu memetakan dari am

0-1 atau main 1-1 Yaga dinilainya cukup

kecil kemudian dikalikan dengan satu

minus nah ini ya kalau seperti ini

nyanyi katakan ini contohnya menggunakan

fungsi aktivasi sigmoid ini adalah

formula update bobot yang didapatkan

dari turunan atau diferensial kos

function makanya disebut dengan gradien

yang jadi Venice a3dan a

ini kalau kita lanjutkan formula ini ya

bisa-bisa saja sebenarnya tetapi apa

yang jadi masalah perambatan errornya

akan kecil dan itu menyebabkan

pembelajarannya akan lama ya Nah kenapa

kok perambatan errornya kecil karena ini

adalah hasil perkaliannya gitu ya kalau

misalnya ini adalah kurang dari 1

kemudian Ini juga pasti kurang dari 1 ya

prediksikan bersatu minus juga kurang

dari 1 otomatis nilainya akan semakin

kecil nilainya semakin kecil jadi dari

layer output ke hidden dia sudah kecil

tambah kecil lagi ke hidden ke hidden

tambah kecil tambah kecil yang dapat ke

input untuk feedback kemudian kembali

lagi begitu yaitu akan semakin kecil

maka perambatan errornya itu sangat

kecil Nah inilah yang Nanti lama-lama

kalau terlalu banyak jumlah layarnya di

header Joomla hidden layer Nya maka

gradiennya itu adalah kan finish gitu

gradien dimaksud disini adalah

perambatan errornya

Mama 0,0000 rambatan error yang sangat

kecil itu otomatis terang apa

pembelajarannya akan lambat kan gitu ya

Nah Oleh karena itu bagaimana

mengkoreksi backpropagation gitu ya Apa

yang dilakukan untuk memperbaiki dari

perfection Jadi yang pertama begitu tadi

problemnya Apa sih yang pertamanya

problemnya yaitu nilai inian hasil

fungsi aktivasi diprediksi ini

dipecahkan dinormalisasi dengan fungsi

aktivasi ya jadi antara 0-1 gitu ya

Misalnya Nah itu kan cukup kecil

angkanya nah Bagaimana sih supaya itu

bisa di handle yakin nah salah satu

caranya yang pertama adalah langkahnya

mengubah fungsi aktivasi ya mengubah

fungsi aktivasi di hidden layer itu ya

normalisasinya bukan dari nol

satu atau minus 1-1 itu tapi kita

bebaskan saja jadi dia menggunakan

maksudnya nilai maksimumnya Ya silahkan

saja tidak harus maksimumnya adalah satu

karena kalau Maksudnya satu nantikan

perkalian yang nilainya kurang dari saat

lebih besar dari nol dan kurang dari 1

itu kalau semakin eh screens

perkaliannya semakin banyak itu Thomas

kan nilainya semakin kecil errornya

semakin kecil Nasa yang diusulkan yang

pertama adalah menggunakan Lightyear

activated linear unit atau sering

disebut dengan Real Jadi Real ini fungsi

aktivasinya dia adalah nol ya untuk

expert udah nanti dia mengikuti fungsi

linear Jadi kalau misalnya esnya besar

ya Otomatis dianya juga bisa mengikuti

besar gitu ya Nah ini akan mengurangi

harapannya nilai Error itu dirambatkan

nya lebih cepat gitu itu yang pertama Ya

menggunakan fungsi aktivasi ya Kemudian

yang kedua yaitu fungsi

Classy dah buka fungsi aplikasi ya

istilahnya di output layer gitu ya dia

akan menggunakan yang disebut dengan one

hot encoding representation ini yang

saya Terangkan dimulai persiapkan

sebelumnya am sebelum ada di burning

gitu ya sebagian besar menggunakan Benny

representation gitu dan itu kurang cocok

ya Kenapa Anda bisa melihat di sini

Hai Serius Anda bisa melihat di sini ya

ampun oke di sini kita punya 5 kelas

direpresentasikan untuk Banery

representation itu dengan tiga neuron

betul ya Nah berarti proses

pembelajarannya kan targetnya kalau

kelas 1 tuh ye satunya nol ya doanya

Noya 30 lain untuk 5 kelas tetapi ada

yang tersirat sebenarnya disitu berarti

kalau angka-angka yang lain misalnya

saya punya ya satunya satu y21 y31 lu

gimana oleh kira-kira lima kelas kan

gitu berarti ada Elsanya ncan gitu ya

Nah ini sesuatu yang kurang tepat untuk

merepresentasikan proses pembelajarannya

maka menggunakan yang disebut dengan

warhot encoding gitu jadi disini kalau

kelas 1 yeay satunya itu satu yang

lainnya nol begitu + 2y 2-nya nol yang

lain Sorry kelas 2 Yesaya 2-nya satu

yang lain

10 kan begitu ya Jadi ini targetnya nah

disini menggunakan softlens unit ya

bagaimana semixxi.net itu softlens unit

adalah proses kita mencari tinggal

mencari saja ya amin Iya kita mencari

ini softlens unit kita punya X1 sampai

dengan XB misalnya Iya kemudian ini

adalah output layernya begitu output

lahirnya nah ih ada bobot Nah ini kan

kita tinggal bisa mendapatkan nilai y

kannya gitu ya YK nya itu adalah hasil

some Eh Sam of class project production

gitu jadi perkalian gitu ya Perkalian

antara bobot dengan input masuk disini

hasil perkaliannya kemudian kita lakukan

ya yaitu mencari probabilitas terbesar

kita cari nilai yang paling besar jadi

kalau ini yang paling besar Maka itulah

yang terpilih begitu Itu soft

jadi semuanya mirip dengan m mencari

probilitas aja gitu jadi ambil yang

terbesar Nia s1ke itu adalah jika itu

sama s1ke itu adalah artinya adalah

hasil perkalian begitu hasil perkalian

dari seluruh neuron dihidden sebelumnya

dengan bobot yang berkorespondensi

begitu di seenggaknya ada hasilnya e nah

jika nya ini itu adalah probabilitas ini

ya nilai ini terhadap keseluruhannya

jadi dibagi di dibagi oleh Sam

seluruhnya intinya konsepnya mana yang

paling besar itulah yang dipilihkan gitu

aja ya nilai airnya ini Perkalian antara

neuron di sebelum dihidden sebelumnya

dikalikan dengan bobot yang

berkorespondensi Gun mana yang paling

besar itulah yang terpilih begitu itulah

yang berangkat nilai

ia kemudian yang terakhir adalah Cross

entropi jadi closed jadi kos fashionnya

nanti menggunakan Cross entropi begitu

yang oke nah croce andropia kos function

gitu ya Ah ini menggunakan sebenarnya

kalau misalnya anda belajar terkait

information theory ya teori informasi

jadi di sini ada ada datanya sejumlah NR

vaksinnya yaitu 1 sampai dengan n kita

akan menghitung begitu ya bagaimana gitu

Ini tekkaya satu minus Teja di warnet

target teclast teh gini ada dua kelas ya

apa sore ini ada target gitu sorry ya

ini saya terbawa yang teori informasi

yang jadi ini terilhami atau

terinspirasi dari teori informasi gitu

ya ini target ke target untuk data yang

keka kemudian lock

di begitu ya data yang kekah ditambah

satu minus t-lock satu minus y ke data

kekal begitu ya Nah prinsipnya Bagaimana

prinsipnya gini kalau misalnya kita

punya data ya m data kelas 1nya misalnya

dua kita punya data dengan 2 kelas gitu

ya dua kelas itu data kelas pertama 150

totalnya 200 gitu ya data kelas

pertamanya sasima puluh ya kemudian data

yang berikutnya 50 gitu saat 50 dan 50

gitu ya Nah itu kalau saya kita pakai

error function yang sama fscore error

begitu ya sama of error atau setengahnya

dengan konsep yang seperti itu ini

Pokoknya prediksi dikurangi target

prediksi dikurangi target maka akan

otomatis kalau dia tidak peduli gitu

Hai dengan engkau Bagaimana efek dari

data itu jumlah data itu terhadap

errornya gitu harusnya kan lebih dominan

yang kelas yang jumlahnya lebih banyak

gitu ya Nah di sini kita kembali ya jadi

disini menggunakan teori informasi ya

oke nah ada masalah nih buat di perning

gitu ya Nah sendiri bukan masa depan nih

tapi masalah untuk Deep neuron itu

kenapa Karena di Netral Network itu

Subhana arsitekturnya yang sangat BIP ya

Otomatis kan hipotesanya konsepnya

adalah linier kasih file-nya tuh banyak

gitu bisa contohnya Ini dengar klasik

file-nya banyak gitu Ini juga bisa kita

buat segidelapan j8 Plus

Ayo kita bisa buat 10 kelas nah semakin

banyak itu Ya semakin akurat sih untuk

data trainingnya lebih bagaimana untuk

data testingnya Nah itulah overfed jadi

dia terlalu Fit untuk data training

tetapi hasilnya tidak terlalu baik gitu

ya untuk data testing pada kita ingin

membuat model itu kan nanti untuk

testing Jadi kalau ada Kalau contohnya

ada ujian itu bisa gitu ya kalo ngerjain

soal-soal tugas yang sudah diberikan

tapilatu dikasih soal ujian nggak bisa

mengerjakan itu kan enggak baik gitu ya

ini overfed yang jadi overfitting itu

adalah dia baik untuk data training ya

bagus tetapi untuk beta testing dia

tidak sebaik atau performanya tidak

seberapa bagus data training kita tidak

bagus banget training nah tidak sebagus

data trainingnya kiri overfit itu

terlalu Fit terhadap data training

konsepnya seperti itu Jadi kalau

misalnya gambarannya

Hai ini tadi ada tanya ini kok bisa kita

banyak karena hit one di planet itu

semakin banyak linear classifier nya

gitu ya maka kok semakin miris terlalu

Fit gitu masih terlalu Fit nanti ya

memodekan mengklasifikasi yang untuk

data training yang kita enggak kita

enggak karena nanti kalau disini

misalnya untuk data dan disini kok ada

yang warna biru di sini ya itu di sini

nih warna biru tapi karena kita mau

dengan mudahnya terlalu Fit dengan garis

5 ini dia warna biru ini enggak akan

terdeteksi sebagai tidak terkasih ke

kasifikasi ada testing biru yang di sini

dangdut Antara ini menjadi Abby rumah

jadi orange kan gitu Itu artinya overfit

ya Modelnya nah nah of itu secara

perhitungan bisa dilihat dari fungsi

grafik antara Lost function atau error

function dengan epoh nya Nah ini ya A

Anda bisa lihat bedanya kalau yang merah

adalah training jadi dia semakin banyak

efeknya memang seharusnya semakin kecil

kemudian yang testing itu juga harusnya

sama dan fenol nih dia bisa sebaik ya

sama baiknya atau bahkan lebih baik

daripada training data testing Wow ini

bagus sekali ini modelnya seperti ini ya

ideal ini yang diharapkan tetapi

kebanyakan apa yang terjadi tetap

trennya kecil-kecil ya tapi data

testingnya Oh ya ini masih belum terlalu

buruk gitu ya Masnya lebih jelek ini

testingnya daripada lening ada yang

mungkin langsung jret gitu aja ya udah

jauh lebih tinggi errornya Nah inilah

yang disebut dengan overfeed ya Oke jadi

berikutnya kita akan membahas overfed

video kali ini saya cukupkan dulu kita

berikutnya akan langsung masuk ke over