【深度学习】21个深度学习调参技巧,一定要看到最后一个
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2020-11-03 18:45
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训练深度神经网络是困难的。它需要知识和经验,以适当的训练和获得一个最优模型。在这篇文章中,我想分享我在训练深度神经网络时学到的东西。以下提示和技巧可能对你的研究有益,并可以帮助你加速网络架构或参数搜索。
现在,让我们开始吧……
整理自:https://towardsdatascience.com/a-bunch-of-tips-and-tricks-for-training-deep-neural-networks-3ca24c31ddc8
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在你开始建立你的网络体系结构,你需要做的第一件事是验证输入到网络的数据,确保输入(x)对应于一个标签(y)。在预测的情况下,确保真实标签(y)正确编码标签索引(或者one-hot-encoding)。否则,训练就不起作用。
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决定是选择使用预模型还是从头开始训练你的网络?
如果问题域中的数据集类似于ImageNet数据集,则对该数据集使用预训练模型。使用最广泛的预训练模型有VGG net、ResNet、DenseNet或Xception等。有许多层架构,例如,VGG(19和16层),ResNet(152, 101, 50层或更少),DenseNet(201, 169和121层)。注意:不要尝试通过使用更多的层网来搜索超参数(例如VGG-19, ResNet-152或densen -201层网络,因为它在计算量很大),而是使用较少的层网(例如VGG-16, ResNet-50或densen -121层)。选择一个预先训练过的模型,你认为它可以用你的超参数提供最好的性能(比如ResNet-50层)。在你获得最佳超参数后,只需选择相同但更多的层网(如ResNet-101或ResNet-152层),以提高准确性。
ImageNet:http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/
VGG net :https://arxiv.org/abs/1409.1556
ResNet:https://arxiv.org/abs/1512.03385
DenseNet:https://arxiv.org/abs/1608.06993
Xception :https://arxiv.org/abs/1610.02357
微调几层,或者如果你有一个小的数据集,只训练分类器,你也可以尝试在你要微调的卷积层之后插入Dropout层,因为它可以帮助对抗网络中的过拟合。
Dropout:http://jmlr.org/papers/v15/srivastava14a.html
如果你的数据集与ImageNet数据集不相似,你可以考虑从头构建并训练你的网络。
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BatchNormalization:https://arxiv.org/abs/1502.03167
InstanceNormalization:https://arxiv.org/abs/1607.08022
GroupNormalization:https://arxiv.org/abs/1803.08494
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如果你有两个或更多的卷积层(比如Li)对相同的输入(比如F)进行操作(参考下面的示意图理解),那么在特征连接后使用SpatialDropout。由于这些卷积层是在相同的输入上操作的,因此输出特征很可能是相关的。因此,SpatialDropout删除了那些相关的特征,并防止网络中的过拟合。
注意: 它主要用于较低的层而不是较高的层。
SpatialDropout:https://arxiv.org/abs/1411.4280
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为了确定你的网络容量,尝试用一小部分训练例子来超载你的网络(andrej karpathy的提示)。如果它没有超载,增加你的网络容量。在过拟合后,使用正则化技巧如L1、L2、Dropout或其他技术来对抗过拟合。
L1:https://keras.io/regularizers/
L2:https://keras.io/regularizers/
Dropout:http://jmlr.org/papers/v15/srivastava14a.html
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from keras.constraints import max_norm
model.add(Dense(64, kernel_constraint=max_norm(2.)))
model.add(Conv2D(64, kernel_constraint=max_norm(2.)))
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如果你的问题域与稠密预测(dense prediction)相关(如语义分割),我建议你使用膨胀残差网络作为预训练模型,因为它最适合稠密预测。
Dilated Residual Networks:https://arxiv.org/abs/1705.09914
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要捕获对象周围的上下文信息,可以使用多尺度特性的池化模块。该思想成功地应用于语义分割或前景分割中。
semantic segmentation:https://arxiv.org/abs/1802.02611
foreground segmentation:https://arxiv.org/abs/1808.01477
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如果你有高度不平衡的数据问题,在训练期间应用类别加权操作。换句话说,给稀少的类更多的权重,但给主要类更少的权重。使用sklearn可以很容易地计算类权重。或者尝试使用过采样和欠采样技术重新采样你的训练集。这也可以帮助提高预测的准确性。
sklearn:http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.utils.class_weight.compute_class_weight.html
OverSampling and UnderSampling techniques:https://en.wikipedia.org/wiki/Oversampling_and_undersampling_in_data_analysis
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有三个学习率起点(即1e- 1,1e -3和1e-6)。如果您对预训练模型进行微调,请考虑小于1e-3(比如1e-4)的低学习率。如果您从头开始训练您的网络,请考虑一个大于或等于1e-3的学习率。您可以尝试这些起点,并调整它们,看看哪个是最好的,选择那个。还有一件事,您可以考虑通过使用 Learning Rate Schedulers来降低训练过程中的学习率。这也可以帮助提高网络性能。
Learning Rate Schedulers:https://keras.io/callbacks/#learningratescheduler
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除了Learning Rate Schedule 外,即在一定的次数后降低学习率,还有另一种方式,我们可以由一些因素减少学习率,如果验证损loss在某些epoch(比如5)停止改善,减小学习率和如果验证损失停止改善在某些epoch(比如10),停止训练过程。这可以通过在Keras中使用early stop的ReduceLROnPlateau很容易做到。
ReduceLROnPlateau:https://keras.io/callbacks/#reducelronplateau
EarlyStopping:https://keras.io/callbacks/#earlystopping
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如果您在dense prediction领域工作,如前景分割或语义分割,您应该使用跳过连接,因为对象边界或有用的信息会由于最大池化操作或strided convolutions而丢失。这也可以帮助您的网络轻松地学习特征空间到图像空间的特征映射,有助于缓解网络中的消失梯度问题。
skip connections:https://arxiv.org/abs/1505.04597
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你必须要有一个高速的GPU来进行训练,但是这有点昂贵。如果你想使用免费的云GPU,我推荐使用谷歌Colab。如果你不知道从哪里开始,看看我之前的文章或者尝试各种云GPU平台,如Floydhub或Paperspace等。
Google Colab:https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb#recent=true
使用教程:https://towardsdatascience.com/a-comprehensive-guide-on-how-to-fine-tune-deep-neural-networks-using-keras-on-google-colab-free-daaaa0aced8f
Floydhub:https://www.floydhub.com
Paperspace:https://www.paperspace.com
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在ReLU之前使用最大池化来节省一些计算。由于ReLU阈值的值为0:f(x)=max(0,x)和最大池化只有max激活:f(x)=max(x1,x2,…,xi),使用Conv > MaxPool > ReLU 而不是Conv > ReLU > MaxPool。
例如,假设我们有两个从Conv来的激活值(即0.5和-0.5):
因此MaxPool > ReLU = max(0, max(0.5,-0.5)) = 0.5
和ReLU > MaxPool = max(max(0,0.5), max(0,-0.5)) = 0.5
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考虑采用深度可分离卷积运算,与常规的卷积运算相比,该运算速度快,且参数数量大大减少。
Depthwise Separable Convolution:https://arxiv.org/abs/1610.02357
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