Fuzzy SyStem2020 | 论文阅读《Optimize TSK Fuzzy Systems for Regression Problems》

Posted 2022-09-14 Curious*

TSK模糊系统优化算法----MGDB

• 1、Motivation
• 2、Overviw of the TSK Fuzzy System Optimize
• • 2.1 Selct Optimize direction
  • 2.2 梯度下降优化措施
• 3、MGDB-RDA算法介绍
• • 3.1 Framework
  • 3.2 Algorithm introduction
• 4、Experients

paper: https://ieeexplore.ieee.org/document/8930057/references#references
code: https://github.com/drwuHUST/MBGD_RDA

1、Motivation

  本文针对回归问题，将TSK模糊系统与神经网络常用优化方法进行结合，引入了Drpout、正则化以及AdaBound方法，并将其修正为适合回归问题优化的新方法，同时也解决了TSK模糊系统不能应用于不同大小数据集、泛化能力差的缺点。
  1、将三种强大的神经网络优化技术，即MBGD、正则化和AdaBound，扩展到TSK模糊系统。
  2、提出了三种新的技术（ (DropRule, DropMF,
and DropMembership)，专门用于训练TSK模糊系统。
  3、最终的算法，正则化MBGD，DropRule和AdaBound（MBGD-RDA），在10个不同大小的应用领域的真实数据集上显示了优越的性能。

2、Overviw of the TSK Fuzzy System Optimize

2.1 Selct Optimize direction

  TSK模糊系统广泛应用于各行各业，同时也取得了很多的成就，本文主要集中于TSK模糊系统在回归问题上的应用。同时在TSK模糊系统优化方面，许多学者也做出了努力，但优化方法依旧集中于以下三个方面：1、进化算法，通过遗传迭代的方式筛选出最优的后代，从而保证全局最优。2、梯度下降，通过反向传播机制修正权重，目前已在神经模糊系统中有所应用。3、梯度下降和最小二乘估计，在基于模糊推理的自适应网络（ANFIS）中提出，先验参数由梯度下降优化，后验参数由最小二乘法估计，相比梯度下降更好更快。但以上方法均存在不能应用于大数据的问题，大数据不仅数据维度大、数据量也大，类型多样，速度快。本文中，则将大数据进行降维，采用主成分分析降维数据，主要处理数据体积大的问题。
由于进化算法需要对每个个体进行计算和迭代，所需内存以及计算代价较大，梯度下降和最小二乘法又容易出现过拟合问题，因此，在优化方法上，我们选择了梯度下降。

2.2 梯度下降优化措施

  梯度下降主要可以分为batch gradient descent、 stochastic gradient descent、mini-batch gradient descent。其中batch gradient descent对于大数据可能存在内存不足，甚至不能执行的问题，stochastic gradient descent稳定性较差，而mini-batch gradient descent解决了以上两个问题，并在深度学习领域得到了验证。经过Mamdani neuro-fuzzy systems上的对比，将其应用于模糊系统是较好的。
  在梯度下降过程中，学习率是很重要的，目前尚未有人使用性能较好的AdaBound对TSK模糊系统进行学习。
  正则化操作常用于解决提升模型泛化性和减少过拟合问题。而近些年提出的新方法DropOut、 DropConnect也能提升模型的泛化性以及降低模型的过拟合，并在深度学习领域也进行了验证，在TSK模糊系统上应用较少。

3、MGDB-RDA算法介绍

3.1 Framework

算法如下：




其中，算法的返回值是值误差最小，但不一定是最优的值。可以通过迭代数结果比较得到最佳的返回值。

3.2 Algorithm introduction

  1、对于TSK模糊系统，我们在前面的文章中已经提过，并详细解释，具体可看TSK模糊系统。在隶属度函数上本文只考虑 Gaussian MF。
  2、我们采用L2正则化来定义损失函数，增加惩罚项。这里xn和yn分别表示输入输出的标签，y(xn)表示预测结果，其他参数如下
  3、Mini-Batch Gradient Descent (MBGD）
对于(7)中的损失函数，其梯度计算公式如下：

后面较为复杂，看原文

  4、DropRule是指在训练过程中随机丢弃一些规则，但在测试中使用所有规则。激励水平则设置为(0,1)。TSK模糊系统的输出则会再次被激励水平的加权平均值计算。而激励水平指的是各个模糊规则结果对于最终结果的贡献，具体如图：

具体原理为通过随机删除一些规则，我们强制每个规则使用随机选择的规则子集，因此每个规则都应该最大化自己的建模能力，而不是过于依赖其他规则。这可能有助于提高最终的TSK模糊系统的泛化性。
4、AdaBound由于其限制自适应学习率的上下界，因此，学习率的极端情况并不会出现，同时随着迭代次数的增加，AdaBound会使得学习率不断收敛为一个常数。本文所使用的下界和上界为

4、Experients

4.1 dataset

我们将最大输入维数限制为5个：如果一个数据集有超过5个特征，那么就使用主成分分析将它们减少为5个特征。算法对比：岭回归算法，岭回归系数为0.05

MBDG，小批量梯度下降算法： batchsize = 64，学习率0.01

MBDG和正则化，入=0.05

MBDG和DropRule P=0.5，一半的模糊规则随机为0

MBDG和DropRule和正则化，其他参数如上

MBDG和AdaBound ，其中α=0.01，β1=0.9，β2=0.999，∈=10^-8

MBGD 和DropRule和正则化和AdaBound

训练样本和测试样本73分。

计算代价：

剩余包括参数灵敏性实验、ANFIS对比、Adam对比等等，均用图片展示，移步原文。