從某種程度上來說，沒有人真正理解機器學(xué)習(xí)。

這不是一個復(fù)雜的問題，我們所做的一切也都非常簡單，但由于一些天生的“障礙”，我們?nèi)祟惔_實難以理解發(fā)生在計算機“大腦”中的那些簡單事物。

人類長久以來的生理進化決定了我們能推理二維、三維的空間，在這基礎(chǔ)上，我們也能靠想象思考四維空間里發(fā)生的變化。但這對于機器學(xué)習(xí)來說卻是小巫見大巫，它通常需要處理數(shù)千、數(shù)萬，甚至數(shù)百萬個維度！即便是很簡單的問題，如果我們把它放進維度非常高的空間內(nèi)來解決，以人類的目前的大腦，不理解也不足為奇。

因此，直觀地感受高維空間是沒有希望的。

為了在高維空間中做一些事情，我們建立了許多工具，其中一個龐大的、發(fā)達的分支是降維，它探索的是把高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低維數(shù)據(jù)的技術(shù)，也為此做了大量可視化方面的工作。

所以如果我們希望可視化機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)，這些技術(shù)會是我們必備的基礎(chǔ)知識。可視化意味著我們能更直觀地感受實際正在發(fā)生的事情，我們也可以借此更深入地了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。為了這一目的，我們要做的第一件事是理解降維，我們選擇的數(shù)據(jù)集是MNIST。

MNIST

MNIST是一個簡單的計算機視覺數(shù)據(jù)集，它由28×28像素的手寫數(shù)字圖像組成，例如：

每個MNIST數(shù)據(jù)點，每個圖像，都可以被看作是描述每個像素有多暗的數(shù)字數(shù)組。例如我們可以這么看待這個手寫數(shù)字“1”：

因為每個圖像的像素都是28×28，所以我們得到的其實是一個28×28的矩陣。考慮到矢量的每個分量都是介于0和1之間的一個描述明暗程度的值，如果我們把每一個值都看做是維向量，那這就是一個28×28=784的高維空間。

所以空間內(nèi)的矢量其實并不都是MNIST數(shù)字，不同像素點之間的區(qū)別稱得上是天差地別。為了論證這一點，我們從圖像中隨機選取了幾個點并把它們放大——這是個像素為28×28的圖像——每個像素的顏色可能是黑色的、白色的或帶陰影灰色的。如下圖所示，選取的隨機點看起來更像是噪聲。

像MNIST數(shù)字這樣的圖像是非常罕見的，雖然數(shù)據(jù)點被嵌入在784維空間中，但它們又被包含在一個非常小的子空間內(nèi)。用更復(fù)雜的話說，就是它們占據(jù)較低維的子空間。

人們對MNIST數(shù)字占據(jù)的子空間維數(shù)具體是多少有很多討論，其中流行在機器學(xué)習(xí)研究人員中的一個假設(shè)是流形理論：MNIST是一個低維流形結(jié)構(gòu)，高維數(shù)據(jù)通過它嵌入高維空間中，形成掃掠和彎曲。而與拓撲數(shù)據(jù)分析更相關(guān)的另一個假設(shè)是，像MNIST數(shù)字這樣的數(shù)據(jù)具有一些觸手狀的突起，這些突起會嵌入周圍空間中。

但是事實究竟是什么，沒有人真正知道！

MNIST立方體

為了探索這一點，我們可以把MNIST數(shù)據(jù)點看作是在一個784維立方體中固定的一點。立方體的每個維度都對應(yīng)一個特定的像素，根據(jù)像素強度，數(shù)據(jù)點的范圍在0到1之間。在維度的一邊，是像素為白色的圖像，在另一邊，是像素為黑色的圖像。在它們之間的是灰色圖像。

如果這樣想，一個自然而然的問題是如果我們只看到一個特定的二維面，那這個立方體看起來會是什么樣的？就像盯著一個雪球，我們只能看到投影在二維平面上的數(shù)據(jù)點，一個維度對應(yīng)像素強度，另一個維度對應(yīng)另一個像素。這樣做能幫助我們用原始的方式探索MNIST。

在下圖中，每個點都表示一個MNIST數(shù)據(jù)點，顏色表示所屬類別（哪個數(shù)字）。當(dāng)我們把鼠標放在上面后，它的圖像會出現(xiàn)在各個軸上。每個軸對應(yīng)特定的像素明暗強度。

探索這個可視化有助于我們挖掘MNIST結(jié)構(gòu)的一些信息。如下圖所示，如果選取坐標為p18,16和p7,12的像素，數(shù)字0會聚集在右下角，數(shù)字9則會集中在左上角。

紅色點為0，粉色點為9

如果選取坐標為p5,6和p7,9處的像素，那數(shù)字2會大量出現(xiàn)在右上角，數(shù)字3則集中在右下角。

黃綠色點為2，綠色點為3

這看似是個小小的進步，但我們其實不可能完全以這種方式理解MNIST。這些小發(fā)現(xiàn)有時并沒什么說服力，它們更像是運氣的產(chǎn)物，雖然我們從中窺見的關(guān)于結(jié)構(gòu)的信息量很少，但這種思維方式是正確的。如果我們從平面看不到理想的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，那我們也許能從某個角度來觀察這些數(shù)據(jù)。

這就牽出了第二個問題，我們該怎么選擇合適的角度。平行看數(shù)據(jù)時，我們該轉(zhuǎn)動幾度；垂直看數(shù)據(jù)時，我們又該怎么扭？好在這個難題已經(jīng)有人幫我們解決了——主成分分析（PCA）。比起手動計算，PCA將會找到最多的角度（捕捉盡可能多的變化）。

從一個角度看784維的立方體意味著我們要確定立方體每個軸的傾斜方向：是向這邊、向那邊。還是兩頭向中間。具體來說，以下是PCA選出的兩個角度的圖片，紅色表示像素的尺寸向一側(cè)傾斜，藍色則表示向另一側(cè)傾斜。

如果MNIST數(shù)字基本呈現(xiàn)紅色，它就在對應(yīng)的一側(cè)結(jié)束，反之亦然。我們選擇PCA選擇的第一個“主要成分”作為水平角度，然后再把“大部分紅色小部分藍色”的點推向左側(cè)，把“大部分藍色小部分紅色”的點推向右側(cè)。

現(xiàn)在我們知道最佳的水平和垂直角度，我們可以嘗試從這個角度來觀察立方體。

下圖和之前的可視化動圖基本類似，不同的是它把兩個軸固定為第一個“主成分”和第二個“主成分”，也就是我們觀察數(shù)據(jù)的角度。在每個軸上的圖像中，藍色和紅色表示的是該像素的不同“傾向”。

用PCA可視化MNIST

雖然效果更好了，但它還稱不上是完美的，因為即便從最好的角度觀察，MNIST的數(shù)據(jù)也不能很好地排列。這是個很特別的高維解構(gòu)，簡單的線性變換還不能分解其中的復(fù)雜性。

值得慶幸的是，我們有一些強大的工具來處理這類“不友好”的數(shù)據(jù)集。

基于優(yōu)化的降維

這里我們再明確一下可視化的目的——我們?yōu)槭裁匆非蟆巴昝馈钡目梢暬?？可視化的目標又該是什么?/p>

如果在可視化圖像中，數(shù)據(jù)點之間的距離和它們在原高維空間中的距離相同，那這就是個理想的結(jié)果。因為做到了這點，就意味著我們已經(jīng)捕捉到了數(shù)據(jù)的全局分布。

更準確地說，對于MNIST圖像中的任意兩個數(shù)據(jù)點xi和xj，它們之間有兩種距離，一種是在原空間中的距離d?i,j，另一種則是在可視化圖像中的歐式距離di,j。它們之間的cost是：

這個值是衡量可視化是好是壞的標準：只要距離不相同，那這就是個不好的可視化。如果C值過大，這意味著可視化圖像中的距離和原距離很不一樣；如果C值很小，這說明兩者十分相近；如果C值為0，我們就得到了一個“完美”的嵌入。

這聽起來就像一個優(yōu)化問題了！相信任何一個深度學(xué)習(xí)研究人員都知道該怎么做——選取一個隨機點并使用梯度下降。

用MDS可視化MNIST

這種方法被稱為多維縮放（MDS）。首先，我們把每個點隨機放在一個平面上，用一個長度等于原始距離d?i,j的“彈簧”把點與點連接起來，隨著點在空間中自由移動，這個“彈簧”能依靠物理把新距離控制在可控范圍內(nèi)。

當(dāng)然，事實上這個cost是不會等于0的，因為在控制距離不變的情況下把高維空間嵌入二位空間是不可能的，我們也需要這種不可能。雖然還有些缺陷，但從上圖中我們可以看到，這些數(shù)據(jù)點已經(jīng)顯示出了聚類趨勢，這是個進步不小的可視化。

Sammon映射

為了更盡善盡美，這里我們再引入MDS的一個變體——Sammon映射。首先要聲明一點，就是MDS有很多變體，而且它們的共同特征是認為cost函數(shù)強調(diào)數(shù)據(jù)的局部結(jié)構(gòu)比整體結(jié)構(gòu)更重要。當(dāng)采用中心化的內(nèi)積計算鄰近矩陣時，我們希望原始距離和主成分是相等的，為了捕捉更多可能性，Sammon映射的做法是保護較小的距離。

如下圖所示，比起關(guān)注距離較遠兩點的位置，Sammon映射更關(guān)注附近點的距離控制，如果說某兩個點原距離是其他兩點的二分之一，那它們被“重視”的程度會是后者的兩倍。

用Sammon映射可視化MNIST

對于MNIST，這種方法并沒有顯示出太大的不同，這是因為高維空間中數(shù)據(jù)點的距離不夠直觀，例如MNIST中的相同數(shù)字“1”之間的距離：

或者不同的數(shù)字“9”和“3”之間的距離（比前者的3倍要少一些）：

對于相同的數(shù)字，它們身上的不同細節(jié)變化數(shù)不勝數(shù)，因此它們的實際平均距離會比我們想象中的高不少。相反地，對于本身距離很遠的數(shù)字，它們的差異隨距離增加，因此遇到兩個完全不同的數(shù)字也在情理之中。簡而言之，在高維空間中，相同數(shù)字之間的距離和不同數(shù)字之間距離的差距并沒有我們想象中的那么大。

基于圖像的可視化

因此，如果我們最終希望得到的是低維空間嵌入結(jié)果，那優(yōu)化的目標應(yīng)該更明確。

我們可以假設(shè)存在一個和MNIST距離最接近的圖(V,E)，它之中的節(jié)點就是MNIST里的數(shù)據(jù)點，并且這些點都連接到原始空間中最接近它的三個點。有了它，我們就能丟掉高維信息，只需思考它嵌入地位空間的方式。

給定這樣的圖，我們可以使用標準圖形布局算法來可視化MNIST。 force-directed graph drawing是一種繪圖方法，它的做法是將圖的節(jié)點定位在二維或三維空間中，使得所有的邊或多或少具有相等的長度。在這里，我們可以假設(shè)所有數(shù)據(jù)點都是互相排斥的帶電粒子，距離是“彈簧”，這樣做之后得到的cost函數(shù)就是：

用圖像可視化MNIST

上圖發(fā)現(xiàn)了MNIST中的很多結(jié)構(gòu)，尤其是它似乎找到了不同的MNIST類。雖然它們重疊，但在圖像布局優(yōu)化期間，我們可以發(fā)現(xiàn)聚類之間的相互滑動。由于這些連接，最終嵌入低維平面時它們還是保持重疊狀態(tài)，但我們起碼看到了cost函數(shù)試圖分離它們的嘗試。

這也是基于圖像的可視化的一個優(yōu)點。在之前的可視化嘗試中，即便我們在某個聚類里看到了某個點，我們也無法確定它是否真的在那兒。但圖像可以完全規(guī)避這一點，例如如果我們檢查著色為紅色的數(shù)字“0”數(shù)據(jù)點聚類，我們可以在里面發(fā)現(xiàn)一個藍色點“6”，查看它周圍的數(shù)據(jù)點我們就能知道，這個“6”之所以被歸類在這里是因為它寫的太差了，長得更像個“0”。

t-SNE

t-SNE是本文介紹的最后一種降維方法，它在深度學(xué)習(xí)中非常受歡迎，但考慮到其中涉及不少數(shù)學(xué)知識，所以我們得先理一理。

粗略地說，t-SNE試圖優(yōu)化的東西是保存數(shù)據(jù)的拓撲結(jié)構(gòu)。對于每一點，它構(gòu)造了一個概念，即周圍的其他點都是它的“鄰居”，我們要試圖使所有點具有相同數(shù)量的“鄰居”。因此它的目標就是嵌入并使各個點擁有的“鄰居”數(shù)相同。

在某些方面，t-SNE很像基于圖像的可視化，但它的特色在于將數(shù)據(jù)點之間的關(guān)聯(lián)性轉(zhuǎn)換為概率，這個點可能是“鄰居”，也可能不是“鄰居”，每個點成為“鄰居”的程度不同。

用t-SNE可視化MNIST

t-SNE通常在揭示數(shù)據(jù)集聚類和子聚類中有優(yōu)秀表現(xiàn)，但它容易陷入局部最小值。如下圖所示，兩側(cè)的紅點“0”因為中間的藍點“6”無法聚集在一起。

一些技巧可以幫助我們避免這些糟糕的局部極小值。其中首選的方法是增大數(shù)據(jù)量，考慮到這是一篇演示文章，我們在這里只用了1000個樣本，如果用上MNIST全部50000多個數(shù)據(jù)點，效果會更好。另外就是用模擬退火、調(diào)超參等。下圖是一個比較好的可視化：

用t-SNE可視化MNIST

在Maaten & Hinton(2008)最初那篇介紹t-SNE的論文里，他們給出了一些更完美的可視化結(jié)果，感興趣的讀者可以前往一讀。

在我們上面的例子中，t-SNE不僅給出了最好的聚類，我們也可以通過圖像從中推測一些東西。

用t-SNE可視化MNIST

圖中數(shù)字“1”這個聚類被橫向水平拉伸，從左向右查看數(shù)據(jù)點，我們觀察到了這個趨勢：

這些“1”先向左傾，再直立，最后向右傾。對此一個靠譜的想法是在MNIST中，相同數(shù)字變化的主要因素是傾斜。這很可能是因為MNIST通過多種方式使數(shù)字標準化，而這些變化又以直立的手寫體為分界線分屬兩邊。這種情況不是孤例，其他數(shù)字的分布也或多或少表現(xiàn)出了這個特點。

三維可視化

除了降維到二維平面，三維也是非常常見的一個維度?？紤]到之前在平面中許多聚類有重疊，因此我們也可視化了MNIST數(shù)字降維到三維的一些情況。

用圖像可視化MNIST（3D版）

不出所料，三維版本效果更好。這些聚類分離地很徹底，并且在糾纏時不再重疊。

看到這里我們就能知道為什么分類MNIST數(shù)字的準確率達到95％左右很容易，但越往上就越難。在可視化圖像中，這些數(shù)據(jù)的分類十分清晰，因此但凡性能較好的分類器都能達成任務(wù)目標。如果要更細化，這就很難了，因為有些手寫體確實難以歸類。

用MDS可視化MNIST（3D版）

看來MDS的二維比三維表現(xiàn)更好一點。

用t-SNE可視化MNIST

因為t-SNE假想了一大堆鄰居，所以各聚類分得更散。但總體而言，它的效果還是不錯。

如果你想要將高維數(shù)據(jù)可視化，那么在三維空間應(yīng)該比二維更適合。

小結(jié)

降維是一個非常發(fā)達的領(lǐng)域，本文只抓住了事物表面，還有上百種方法亟待測試，所以各位讀者可以親自動手去試一試。

人們往往很容易陷入一種思維，固執(zhí)地認定其中一種技術(shù)比其他技術(shù)更好。但我認為其實大部分方法都是互補的，它們?yōu)榱俗龅綑?quán)衡，都必須放棄一個點來抓住另一個點，如PCA嘗試保留線性結(jié)構(gòu)，MDS嘗試保留全局幾何，而t-SNE嘗試保留拓撲（鄰域結(jié)構(gòu)）。

這些技術(shù)為我們提供了一種獲得理解高維數(shù)據(jù)的方法。盡管直接試圖用人的思想來理解高維數(shù)據(jù)幾乎是無望的，但通過這些工具，我們可以開始取得進展。