Introduction to Deep Learning - Part 3
Summary
TLDRThis 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
- ๐ง The video discusses challenges with backpropagation in deep neural networks, particularly the vanishing gradient problem due to the network's complex architecture.
- ๐ 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.
- ๐ 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).
- ๐ก 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.
- ๐ It introduces the softmax function and how it calculates the probabilities of each class based on the input from the previous layer's neurons.
- ๐ 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.
- ๐ซ 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.
- ๐ 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.
- ๐ 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.
- ๐ง 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
๐ง 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.
๐ข 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.
๐ 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.
Mindmap
Keywords
๐กBackpropagation
๐กVanishing Gradient
๐กActivation Function
๐กReLU (Rectified Linear Unit)
๐กOne-Hot Encoding
๐กSoftmax Function
๐กCross-Entropy
๐กOverfitting
๐กHidden Layer
๐กNeural Network Architecture
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 and้ขๅ 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
5.0 / 5 (0 votes)