正在线深度进修的次要艰难是模型的容质、复纯度等设置很不活络，即模型是静态的，而数据流是动态的。原论文提出了一种适应性的网络框架，联结 HBP 算法，使网络构造能跟着数据的流入而逐渐扩展、复纯化。那使得模型同时领有正在线进修和深度进修的劣点，并正在多种正在线进修模型和数据集的对照实验中都得到了当前最佳结果。
连年来，咱们见证了深度进修技术正在不少使用中的弘大乐成。进修深度神经网络面临着不少挑战，蕴含但不限于梯度消失、逐渐减少的特征重用、鞍点（以及部分极小值）、大质的须要调理的参数、训练历程中内部协变质的厘革、选择好的正则化办法的艰难、选择超参数，等等。只管显现了一些很有欲望的停顿，但都是被设想用来处置惩罚惩罚劣化深度神经网络时逢到的详细问题的，那些办法中绝大大都都如果深度神经网络是以批质进修的设置来训练的，那种设置须要所有的训练数据集正在进修任务初步前筹备好。那应付现真中很大都据是以流的模式先后达到的任务而言是不成能的，而且也可能没有足够的内存空间来存储。另外，数据还可能暗示出观念漂移（concept drift，Gama et al. 2014）。所以，一个愈加抱负的选择便是以正在线的模式去进修模型。
取批质进修纷比方样，正在线进修（ZinkeZZZich 2003; Cesa-Bianchi and Lugosi 2006）指的是那样一类进修算法：它们正在顺序达到的数据流真例中进修劣化预测模型。那种动态进修使得正在线进修更具有可扩展性和更高的内存效用。然而，现存的绝大大都正在线进修算法都被设想成运用正在线凸劣化来进修浅层模型（譬喻，线性办法大概核办法，Crammer et al. 2006; KiZZZinen, Smola, and Williamson 2004; Hoi et al. 2013），它们其真不能进修到复纯使用场景中的非线性函数。
正在原文的工做中，咱们检验测验通过处置惩罚惩罚一些「正在线深度进修，ODL」中的开放性问题，譬喻如何从正在线设置中的数据流中进修深度神经网络（DNN），欲望以此补救正在线进修和深度进修之间的界限。一种可能的正在线深度进修的方式便是，正在每一轮正在线训练中仅正在一个径自的数据样原上间接使用范例的反向流传训练。那个办法尽管简略，但是由于某些要害的起因，它会很快失效。一个要害挑战是如安正在初步正在线深度进修之前选择适宜的模型容质（譬喻，网络的深度）。假如模型太复纯（譬喻，很是深的网络），这么进修历程会支敛的很慢（梯度消失和逐渐减少的特征重用），因而就会丧失正在线进修的劣势。另一个极度是，假如模型太简略，这么进修的才华又会出款式限，并且，短少深度的话很难进修复纯的形式。正在对于批质进修的文献中，但凡用来处置惩罚惩罚那个问题的方式是正在验证数据中作模型选择。不幸的是，正在正在线设置中设定验证数据是不太现真的，所以正在正在线进修的场景中运用传统的模型选择办法是不太现真的。正在原文的工做中，咱们提出了一种新型的用于正在线进修的框架，它能够从顺序达到的数据流中进修深度神经网络模型，更重要的是，跟着光阳的推移，它能够适应性地将模型容质从简略扩展到复纯，很好地联结了正在线进修和深度进修的劣点。
咱们的目的是设想一种正在线进修算法，它能够以一个浅层网络初步，那时候具有快捷支敛的劣点；而后跟着更多的数据达到，逐渐地主动转换成更深的模型（同时还能共享浅层网络学到的知识），以进修愈加复纯的如果，通过深度神经网络容质的自适应特性有效地提升正在线预测机能。为了抵达那个目的，咱们须要处置惩罚惩罚那些问题：什么时候扭转网络的容质？如何扭转网络的容质？如安正在正在线进修中同时作到那两点？咱们正在统一的框架中以一种数据驱动的方式，设想了一个文雅的处置惩罚惩罚方案来完成那一切。首先，咱们批改已有的深度神经网络，行将每一个隐藏层取输出分类器连正在一起。而后，不运用范例的反向流传算法，咱们提出了新的对冲反向流传（Hedge Backpropagation）办法，它正在每一轮的正在线进修中都会评价每一个分类器的机能，并且能够通过运用对冲算法 (Freund and Schapire 1997) 中具有差异深度的分类器去扩展反向流传算法，以便正在线地训练深度神经网络。那允许咱们训练具有适应才华的深度神经网络，同时正在浅层网络和深层网络之间共享知识。
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图 1：运用对冲反向流传（HBP）的正在线深度进修框架。蓝涩线代表计较隐藏层特征时的前馈信息流。橙涩线默示颠终对冲组折之后的 softmaV 输出（默示预测）。绿涩线默示运用对冲反向流传算法时的更新信息流。
算法 1：运用对冲反向流传的正在线深度进修。
表 3：各类算法的最末正在线累积舛错率，加粗的是最佳机能。
图 2：正在线设置的深度神经网络正在不乱场景和观念漂移场景中的支敛暗示。
图 3：正在 HIGGS 数据集上运用 HBP 算法，分类器的权重分布随光阳的厘革。
论文：Online Deep Learning: Learning Deep Neural Networks on the Fly
论文链接：hts://arViZZZ.org/abs/1711.03705
戴要：深度神经网络（DNN）但凡是通过反向流传算法以批质化的进修设置来训练的，它须要正在进修任务之前就筹备好所有的训练数据。那正在现真中的不少场景中是不成扩展的，因为现真中的新数据都是以数据流的模式先后达到的。咱们的目的是处置惩罚惩罚正在高速数据流中停行正在线参数设置的「正在线深度进修」的一些开放性问题。取常常正在浅层神经网络中最劣化一些凸性目的函数的传统正在线进修（譬喻，线性的/基于核的如果）纷比方样的是，正在线深度进修（ODL）愈加具有挑战性，因为深度神经网络中的目的函数的劣化是非凸的，而且常规的反向流传正在真际历程中也不能很好地见效，特别是正在线进修的设置中。正在那篇论文中，咱们提出了一种新的正在线深度进修框架，通过正在线进修设置中运用一连串的训练数据，进修 DNN 模型的适应性深度，以处置惩罚惩罚那些挑战。真际上，为了高效地更新 DNN 中的参数，咱们提出了一个新型的对冲反向流传（Hedge Backpropagation，HBP）办法，并正在大范围的数据集上验证了咱们的办法，蕴含不乱的场景和观念漂移的场景。
