说人话搞懂【极大似然估计】和【最大后验概率】的区别！

什么是先验/后验概率

我们先给出一些符号定义，令\(\theta\)表示模型参数，\(D\)表示数据。

先验概率比较好理解，比如 \(p(D)\)就表示数据的先验概率（prior probability）。

但是在之前我经常搞不明白 \(p(D|\theta)\) 和\(p(\theta|D)\) 哪个才是后验概率（posterior probability）。其实二者都可以看做是后验概率，只不过少了定语。具体来说 \(p(D|\theta)\) 是数据 \(D\) 的后验概率，即已经告诉你模型参数 \(\theta\) 了，要你求数据的概率，所以是后验概率。同理\(p(\theta|D)\) 是告诉你数据后，让你求\(\theta\)的后验概率。所以，要根据语境去判断哪个才是后验概率。

似然概率

下面介绍一下贝叶斯公式这个老朋友了，或者说是熟悉的陌生人。

\[p(\theta|D)=\frac{p(D|\theta)p(\theta)}{p(D)} \tag{1} \]

假设我们研究的对象是变量\(\theta\)，那么此时先验概率就是 \(p(\theta)\)，（\(\theta\)的) 后验概率是\(p(\theta|D)\)。

那\(p(D|\theta)\) 是什么呢？它就是本文的另一个主角：似然概率 （likelihood probability）,顾名思义是给定参数\(\theta\)，求数据是\(D\)的概率是多少；另一种理解是似然概率是要求出\(\theta\)在什么情况下能够使得数据\(D\)出现的概论最大。以神经网络模型优化为例，假设当前的输入图像是猫，那么我们要求出什么样的参数值\(\theta\)才能使得模型在猫这个类别上的预测概率最大。

一般来说 \(p(\theta)\)是不知道的或者说很难求解，但是我们可以知道后验概率和 （似然概率乘以先验概率）呈正相关关系，所以\(p(\theta)\)即使不知道也不影响对后验概率的求解。

极大似然估计 与 最大后验概率估计

极大似然估计 （Maximum Likelihood Estimate, MLE）和最大后验概率估计（Maximum A Posteriori (MAP) estimation）其实是两个不同学派的方法论。

MLE是频率学派模型参数估计的常用方法，它的目的是想最大化已经发生的事情的概率。我们在用神经网络训练分类器的时候其实就可以理解成是MLE。具体来说，假设数据\(D\)由一组数据样本组成，即\(D=\{d_1,...,d_n\}\)，模型参数用\(\theta\)表示，我们假设每个样本预测彼此独立，所以MLE的求解方式如下：

\[\begin{aligned} \hat{\theta}_{\mathrm{MLE}} &=\arg \max P(D ; \theta) \\ &=\arg \max P\left(d_{1} ; \theta\right) P\left(d_{2} ; \theta\right) \cdots P\left(d_{n} ; \theta\right) \\ &=\arg \max \log \prod_{i=1}^{n} P\left(d_{i} ; \theta\right) \\ &=\arg \max \sum_{i=1}^{n} \log P\left(d_{i} ; \theta\right) \\ &=\arg \min -\sum_{i=1}^{n} \log P\left(d_{i} ; \theta\right) \end{aligned} \tag{2} \]

可以看到，上面其实就是我们常用的交叉熵损失函数。那么如何用MAP来优化模型参数呢？公式如下：

\[\begin{aligned} \hat{\theta}_{\mathrm{MAP}} &=\arg \max P(\theta \mid D) \\ &=\arg \min -\log P(\theta \mid D) \\ &=\arg \min -\log P(D \mid \theta)-\log P(\theta)+\log P(D) \\ &=\arg \min -\log P(D \mid \theta)-\log P(\theta) \end{aligned} \tag{3} \]

可以看到 \(log(MAP(\theta))\approx log({MAP(\theta)})+log(\theta)\)。而\(p(\theta)\)其实就是常用的正则项，即对模型参数的约束。

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2022-04-10 17:21:14