4.7. 前向传播、反向传播和计算图
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我们已经学习了如何用小批量随机梯度下降训练模型。 然而当实现该算法时，我们只考虑了通过前向传播（forward propagation）所涉及的计算。 在计算梯度时，我们只调用了深度学习框架提供的反向传播函数，而不知其所以然。

梯度的自动计算（自动微分）大大简化了深度学习算法的实现。 在自动微分之前，即使是对复杂模型的微小调整也需要手工重新计算复杂的导数， 学术论文也不得不分配大量页面来推导更新规则。 本节将通过一些基本的数学和计算图， 深入探讨反向传播的细节。 首先，我们将重点放在带权重衰减（\(L_2\)正则化）的单隐藏层多层感知机上。

4.7.1. 前向传播

前向传播（forward propagation或forward pass） 指的是：按顺序（从输入层到输出层）计算和存储神经网络中每层的结果。

我们将一步步研究单隐藏层神经网络的机制， 为了简单起见，我们假设输入样本是 \(\mathbf{x}\in \mathbb{R}^d\)， 并且我们的隐藏层不包括偏置项。 这里的中间变量是：

(4.7.1)\[\mathbf{z}= \mathbf{W}^{(1)} \mathbf{x},\]

其中\(\mathbf{W}^{(1)} \in \mathbb{R}^{h \times d}\) 是隐藏层的权重参数。 将中间变量\(\mathbf{z}\in \mathbb{R}^h\)通过激活函数\(\phi\)后， 我们得到长度为\(h\)的隐藏激活向量：

(4.7.2)\[\mathbf{h}= \phi (\mathbf{z}).\]

隐藏变量\(\mathbf{h}\)也是一个中间变量。 假设输出层的参数只有权重\(\mathbf{W}^{(2)} \in \mathbb{R}^{q \times h}\)， 我们可以得到输出层变量，它是一个长度为\(q\)的向量：

(4.7.3)\[\mathbf{o}= \mathbf{W}^{(2)} \mathbf{h}.\]

假设损失函数为\(l\)，样本标签为\(y\)，我们可以计算单个数据样本的损失项，

(4.7.4)\[L = l(\mathbf{o}, y).\]

根据\(L_2\)正则化的定义，给定超参数\(\lambda\)，正则化项为

(4.7.5)\[s = \frac{\lambda}{2} \left(\|\mathbf{W}^{(1)}\|_F^2 + \|\mathbf{W}^{(2)}\|_F^2\right),\]

其中矩阵的Frobenius范数是将矩阵展平为向量后应用的\(L_2\)范数。 最后，模型在给定数据样本上的正则化损失为：

(4.7.6)\[J = L + s.\]

在下面的讨论中，我们将\(J\)称为目标函数（objective function）。

4.7.2. 前向传播计算图

绘制计算图有助于我们可视化计算中操作符和变量的依赖关系。 图4.7.1 是与上述简单网络相对应的计算图， 其中正方形表示变量，圆圈表示操作符。 左下角表示输入，右上角表示输出。 注意显示数据流的箭头方向主要是向右和向上的。

../_images/forward.svg

图4.7.1 前向传播的计算图

4.7.3. 反向传播

反向传播（backward propagation或backpropagation）指的是计算神经网络参数梯度的方法。 简言之，该方法根据微积分中的链式规则，按相反的顺序从输出层到输入层遍历网络。 该算法存储了计算某些参数梯度时所需的任何中间变量（偏导数）。 假设我们有函数\(\mathsf{Y}=f(\mathsf{X})\)和\(\mathsf{Z}=g(\mathsf{Y})\)， 其中输入和输出\(\mathsf{X}, \mathsf{Y}, \mathsf{Z}\)是任意形状的张量。 利用链式法则，我们可以计算\(\mathsf{Z}\)关于\(\mathsf{X}\)的导数

(4.7.7)\[\frac{\partial \mathsf{Z}}{\partial \mathsf{X}} = \text{prod}\left(\frac{\partial \mathsf{Z}}{\partial \mathsf{Y}}, \frac{\partial \mathsf{Y}}{\partial \mathsf{X}}\right).\]

在这里，我们使用\(\text{prod}\)运算符在执行必要的操作（如换位和交换输入位置）后将其参数相乘。 对于向量，这很简单，它只是矩阵-矩阵乘法。 对于高维张量，我们使用适当的对应项。 运算符\(\text{prod}\)指代了所有的这些符号。

回想一下，在计算图 图4.7.1中的单隐藏层简单网络的参数是 \(\mathbf{W}^{(1)}\)和\(\mathbf{W}^{(2)}\)。 反向传播的目的是计算梯度\(\partial J/\partial \mathbf{W}^{(1)}\)和 \(\partial J/\partial \mathbf{W}^{(2)}\)。 为此，我们应用链式法则，依次计算每个中间变量和参数的梯度。 计算的顺序与前向传播中执行的顺序相反，因为我们需要从计算图的结果开始，并朝着参数的方向努力。第一步是计算目标函数\(J=L+s\)相对于损失项\(L\)和正则项\(s\)的梯度。

(4.7.8)\[\frac{\partial J}{\partial L} = 1 \; \text{and} \; \frac{\partial J}{\partial s} = 1.\]

接下来，我们根据链式法则计算目标函数关于输出层变量\(\mathbf{o}\)的梯度：

(4.7.9)\[\frac{\partial J}{\partial \mathbf{o}} = \text{prod}\left(\frac{\partial J}{\partial L}, \frac{\partial L}{\partial \mathbf{o}}\right) = \frac{\partial L}{\partial \mathbf{o}} \in \mathbb{R}^q.\]

接下来，我们计算正则化项相对于两个参数的梯度：

(4.7.10)\[\frac{\partial s}{\partial \mathbf{W}^{(1)}} = \lambda \mathbf{W}^{(1)} \; \text{and} \; \frac{\partial s}{\partial \mathbf{W}^{(2)}} = \lambda \mathbf{W}^{(2)}.\]

现在我们可以计算最接近输出层的模型参数的梯度 \(\partial J/\partial \mathbf{W}^{(2)} \in \mathbb{R}^{q \times h}\)。 使用链式法则得出：

(4.7.11)\[\frac{\partial J}{\partial \mathbf{W}^{(2)}}= \text{prod}\left(\frac{\partial J}{\partial \mathbf{o}}, \frac{\partial \mathbf{o}}{\partial \mathbf{W}^{(2)}}\right) + \text{prod}\left(\frac{\partial J}{\partial s}, \frac{\partial s}{\partial \mathbf{W}^{(2)}}\right)= \frac{\partial J}{\partial \mathbf{o}} \mathbf{h}^\top + \lambda \mathbf{W}^{(2)}.\]

为了获得关于\(\mathbf{W}^{(1)}\)的梯度，我们需要继续沿着输出层到隐藏层反向传播。 关于隐藏层输出的梯度\(\partial J/\partial \mathbf{h} \in \mathbb{R}^h\)由下式给出：

(4.7.12)\[\frac{\partial J}{\partial \mathbf{h}} = \text{prod}\left(\frac{\partial J}{\partial \mathbf{o}}, \frac{\partial \mathbf{o}}{\partial \mathbf{h}}\right) = {\mathbf{W}^{(2)}}^\top \frac{\partial J}{\partial \mathbf{o}}.\]

由于激活函数\(\phi\)是按元素计算的， 计算中间变量\(\mathbf{z}\)的梯度\(\partial J/\partial \mathbf{z} \in \mathbb{R}^h\) 需要使用按元素乘法运算符，我们用\(\odot\)表示：

(4.7.13)\[\frac{\partial J}{\partial \mathbf{z}} = \text{prod}\left(\frac{\partial J}{\partial \mathbf{h}}, \frac{\partial \mathbf{h}}{\partial \mathbf{z}}\right) = \frac{\partial J}{\partial \mathbf{h}} \odot \phi'\left(\mathbf{z}\right).\]

最后，我们可以得到最接近输入层的模型参数的梯度 \(\partial J/\partial \mathbf{W}^{(1)} \in \mathbb{R}^{h \times d}\)。 根据链式法则，我们得到：

(4.7.14)\[\frac{\partial J}{\partial \mathbf{W}^{(1)}} = \text{prod}\left(\frac{\partial J}{\partial \mathbf{z}}, \frac{\partial \mathbf{z}}{\partial \mathbf{W}^{(1)}}\right) + \text{prod}\left(\frac{\partial J}{\partial s}, \frac{\partial s}{\partial \mathbf{W}^{(1)}}\right) = \frac{\partial J}{\partial \mathbf{z}} \mathbf{x}^\top + \lambda \mathbf{W}^{(1)}.\]

4.7.4. 训练神经网络

在训练神经网络时，前向传播和反向传播相互依赖。 对于前向传播，我们沿着依赖的方向遍历计算图并计算其路径上的所有变量。 然后将这些用于反向传播，其中计算顺序与计算图的相反。

以上述简单网络为例：一方面，在前向传播期间计算正则项 (4.7.5)取决于模型参数\(\mathbf{W}^{(1)}\)和 \(\mathbf{W}^{(2)}\)的当前值。 它们是由优化算法根据最近迭代的反向传播给出的。 另一方面，反向传播期间参数 (4.7.11)的梯度计算， 取决于由前向传播给出的隐藏变量\(\mathbf{h}\)的当前值。

因此，在训练神经网络时，在初始化模型参数后， 我们交替使用前向传播和反向传播，利用反向传播给出的梯度来更新模型参数。 注意，反向传播重复利用前向传播中存储的中间值，以避免重复计算。 带来的影响之一是我们需要保留中间值，直到反向传播完成。 这也是训练比单纯的预测需要更多的内存（显存）的原因之一。 此外，这些中间值的大小与网络层的数量和批量的大小大致成正比。 因此，使用更大的批量来训练更深层次的网络更容易导致内存不足（out of memory）错误。

4.7.5. 小结

  • 前向传播在神经网络定义的计算图中按顺序计算和存储中间变量，它的顺序是从输入层到输出层。

  • 反向传播按相反的顺序（从输出层到输入层）计算和存储神经网络的中间变量和参数的梯度。

  • 在训练深度学习模型时，前向传播和反向传播是相互依赖的。

  • 训练比预测需要更多的内存。

4.7.6. 练习

  1. 假设一些标量函数\(\mathbf{X}\)的输入\(\mathbf{X}\)是\(n \times m\)矩阵。\(f\)相对于\(\mathbf{X}\)的梯度维数是多少？

  2. 向本节中描述的模型的隐藏层添加偏置项（不需要在正则化项中包含偏置项）。

    1. 画出相应的计算图。

    2. 推导正向和反向传播方程。

  3. 计算本节所描述的模型，用于训练和预测的内存占用。

  4. 假设想计算二阶导数。计算图发生了什么？预计计算需要多长时间？

  5. 假设计算图对当前拥有的GPU来说太大了。

    1. 请试着把它划分到多个GPU上。

    2. 与小批量训练相比，有哪些优点和缺点？

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