loss函数学习笔记
一直对机器学习里的loss函数不太懂，这里做点笔记。
符号表示的含义，主要根据Andrew Ng的课程来的，\(m\)个样本，第\(i\)个样本为\(\vec x^{(i)}\)，对应ground truth标签为\(y^{(i)}\)。
线性回归
假设函数：
损失函数：
使用MSE(mean squared error)作为loss function
有mini-SGD梯度下降来优化
逻辑回归
逻辑回归用于二分类，所以也叫逻辑分类。
先把线性回归泛化为广义线性模型：
考虑到执行二分类，要预测的\(y^{(i)} \in {0,1}\)，因此使用Sigmoid函数：
得到逻辑回归的假设函数：
获得逻辑回归的损失函数，则和线性模型不同。是从极大似然估计入手的，因为根据经验风险最小化的原则，应当搜索参数\(\vec \theta\)使得loss函数取值最小，数学表达式上等价于似然函数取最大。那么首先写出概率密度函数(p.d.f)，似然函数是所有样本的概率密度乘积，再取对数，以及乘以\(-1\)，就得到逻辑回归损失函数。
逻辑回归的每个样本\(\vec x^{(i)}\)对应的类别标签\(y^{(i)}\)服从两点分布（Bernoulli分布），其p.d.f为：
其中\(\phi\)表示\(p(y^{(i)}=1)\)，也就是\(x^{(i)}\)被预测为正样本（“1”类）的概率。
对应的似然函数数为：
则逻辑回归的损失函数（也即负对数似然函数为）:
对应的优化求解，通常也是用梯度下降来搞
Softmax回归
考虑多类分类问题，\(y^{(i)} \in \{1,2,...,K\}\)，则将逻辑回归扩展一下可以得到想要的假设函数和损失函数。
Softmax
Sigmoid是这样的映射：\(\sigma: \mathbb{R} \rightarrow \{0,1\}\)
Softmax则是这样的映射：\(\sigma: \mathbb{R}^{K} \rightarrow \{0,1\}^{K}\)
也即，Softmax对一个只有一个1的one-hot编码的类别标签向量\(\vec t^{(i)}\)做映射，效果上是\(\vec t^{(i)}\)的每个维度都被Softmax映射到\(\{0,1\}\)内，但并不是各个维度独立执行sigmoid，而是：
所以，看到很多网上的资料写说softmax看作是sigmoid的泛化形式，我觉得有误导嫌疑，从公示上看并不像，仅仅是效果上相似。
Softmax回归的假设函数
相当于在线性回归对于各个类别的预测的概率向量基础上，包了一层Softmax:
Softmax回归的loss函数
依然是用负对数似然函数作为损失函数，只不过此时的p.d.f是服从多点分布的了：
其似然函数为：
使用负对数似然函数作为损失函数：
交叉熵损失函数Cross-Entropy Loss Function
逻辑回归是做二分类，其损失函数是2类情况下的Cross-Entropy Loss
Softmax回归是做多类分类，其损失函数是K类情况下的Cross-Entropy Loss：
其中\(y_{gt}\)表示ground truth的y取值；\(y_{pred}\)表示分类器预测出来的y取值
Softmax Loss和Cross-Entropy Loss是一样的吗？
Cross-Entropy Loss，交叉熵损失函数。
严格说起来Cross-Entropy Loss则是规范属术语，而Softmax Loss不是规范术语。Softmax classifier是一个线性分类器，使用到了Cross-Entropy Loss函数。也就是说，交叉熵损失函数的梯度，告诉了Softmax分类器应该如何在SGD更新公式里更新参数\(\vec \theta\)。
但是，约定俗成的说法，当人们提到SoftmaxLoss时，说的就是Cross-Entropy Loss。
(ref: https://www.quora.com/Is-the-softmax-loss-the-same-as-the-cross-entropy-loss)
此外也注意到，Softmax回归和Logistic回归，它们的损失函数都是交叉熵损失函数。
Caffe里的线性回归、逻辑回归、softmax回归的损失函数
EuclideanLoss
EuclideanLoss作为线性回归的损失函数
SigmoidCrossEntropyLoss
SigmoidCrossEntropyLoss是计算cross-entropy (logistic) loss，也就是multi-label并且label相互独立，例如“民族歌曲、女声、优雅”这样的标签；当然也可用于互斥的label，也即多类分类展开为one-hot编码，但此时和SoftmaxWithLoss计算结果是不一样的。
这个函数具体实现的时候，为了数值的稳定性，做了处理。参考：http://www.caffecn.cn/?/question/25
SoftmaxWithLoss
SoftmaxWithLoss是计算multinomial logistic loss，也就是服从多点分布的情形，单个标签，one-hot编码后只有一个1，其计算结果和SigmoidCrossEntropyLoss不能混为一谈。
具体计算时，各个维度分别减去最大维度上的值再计算softmax（作为预测出的概率），然后套用到负对数似然损失函数中。参考shuzfan的博客：https://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/51460895
二分类时，SigmoidCrossEntropyLoss和SoftmaxWithLoss的异同
两者相同的地方：都是用交叉熵作为损失函数的大模样
其中\(\hat{y^{(i)}}\)也就是\(h_{\vec \theta}(\vec x^{(i)})\)
两者不同的地方：前者用sigmoid分别处理特征的各个维度，处理后作为预测的概率\(\hat y\)；后者用softmax处理整个特征的各个维度。注意sigmoid是独立考虑计算各个维度的，而sofmax必须知道所有维度取值后才可以分别计算各个维度。
用代码运行结果验证:
取x=[3,5]作为分类器/回归器/损失函数的输入，对应的ground truth类别标签为1，one-hot编码后为[0,1]。
分别以EuclideanLoss、SigmoidCrossEntropyLoss、SoftmaxWithLoss作为loss函数进行计算（这里是为了示范，实际情况下分类任务不用EuclideanLoss)。
test.py:
#!/usr/bin/env python
# coding:utf-8
from __future__ import print_function
import os, sys
pycaffe_dir = '/home/chris/work/caffe-BVLC/python'
sys.path.insert(0, pycaffe_dir)
import numpy as np
import caffe
from caffe import layers as L, params as P, to_proto
from caffe.proto import caffe_pb2
import yaml
from matplotlib import pyplot as plt
x = np.array([3,5], dtype=np.float32)
x = x[np.newaxis, :]
# single_label:把类别对应的索引作为single_label，从0开始
y1 = np.array([1], dtype=np.float32)
y1 = y1[np.newaxis, :]
# full_label:one-hot编码格式的类别标签向量，只有一个1，其他都是0
y2 = np.array([0, 1], dtype=np.float32)
y2 = y2[np.newaxis, :]
print('x.shape:', x.shape)
print('y1.shape:', y1.shape)
print('y2.shape:', y2.shape)
caffe.set_mode_cpu()
solver = caffe.SGDSolver('solver.pt')
solver.net.blobs['data'].data[...] = x
solver.net.blobs['single_label'].data[...] = y1
solver.net.blobs['full_label'].data[...] = y2
solver.step(1)
print('===========================')
print('x: [3,5], y:1，i.e. [0,1]')
# 0.12692806
# 也就是-math.log(math.exp(0)/(math.exp(-2)+math.exp(0)))
softmax_loss = solver.net.blobs['softmax_loss'].data
print('softmax_loss:', softmax_loss)
# 3.0553026
# 也就是-(-3-math.log(1+math.exp(-3))-math.log(1+math.exp(-5)))
sigmoid_cross_entropy_loss = solver.net.blobs['sigmoid_cross_entropy_loss'].data
print('sigmoid_cross_entropy_loss:', sigmoid_cross_entropy_loss)
# 12.5
euclidean_loss = solver.net.blobs['euclidean_loss'].data
print('euclidean_loss:', euclidean_loss)
solver.pt:
train_net: "train.pt"
base_lr: 0.1
display: 10
max_iter: 300
lr_policy: "step"
gamma: 0.1
momentum: 0.9
weight_decay: 0.0005
stepsize: 200
snapshot: 300
snapshot_prefix: "test"
solver_mode: CPU
device_id: 0
train.pt:
layer{
name: "data"
type: "Input"
top: "data"
top: "single_label"
top: "full_label"
input_param {
shape{
dim: 1
dim: 2
}
shape{
dim: 1
dim: 1
}
shape{
dim: 1
dim: 2
}
}
}
layer {
name: "euclidean_loss"
type: "EuclideanLoss"
bottom: "data"
bottom: "full_label"
top: "euclidean_loss"
}
layer{
name: "sigmoid_cross_entropy_loss"
type: "SigmoidCrossEntropyLoss"
bottom: "data"
bottom: "full_label"
top: "sigmoid_cross_entropy_loss"
}
layer {
name: "softmax_loss"
type: "SoftmaxWithLoss"
bottom: "data"
bottom: "single_label"
top: "softmax_loss"
}
运行结果：
x: [3,5], y:1，i.e. [0,1]
softmax_loss: 0.12692806
sigmoid_cross_entropy_loss: 3.0553026
euclidean_loss: 12.5
