基础入门：“炼丹师”——深度学习训练技巧-技术圈

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深度学习已经成为解决许多具有挑战性的现实世界问题的方法。对目标检测，语音识别和语言翻译来说，这是迄今为止表现最好的方法。许多人将深度神经网络（DNNs）视为神奇的黑盒子，我们放进去一堆数据，出来的就是我们的解决方案！事实上，事情没那么简单。

在设计和应用DNN到一个特定的问题上可能会遇到很多挑战。为了达到现实世界应用所需的性能标准，对数据准备，网络设计，训练和推断等各个阶段的正确设计和执行至关重要。

今天给大家讲讲DNN（深度神经网络）在训练过程中遇到的一些问题，然后我们应该怎么去注意它，并学会怎么去训练它。

1、数据集的准备：

必须要保证大量、高质量且带有准确标签的数据，没有该条件的数据，训练学习很困难的（但是最近我看了以为作者写的一篇文章，说明不一定需要大量数据集，也可以训练的很好，有空和大家来分享其思想---很厉害的想法）；

2、数据预处理：

这个不多说，就是0均值和1方差化，其实还有很多方法；

3、Minibatch：

这个有时候还要根据你的硬件设备而定，一般建议用128,8这组，但是128,1也很好，只是效率会非常慢，注意的是：千万不要用过大的数值，否则很容易过拟合；

4、梯度归一化：

其实就是计算出来梯度之后，要除以Minibatch的数量，这个可以通过阅读源码得知（我之前有写过SGD）；

5、学习率：

① 一般都会有默认的学习率，但是刚开始还是用一般的去学习，然后逐渐的减小它；

② 一个建议值是0.1，适用于很多NN的问题，一般倾向于小一点；但是如果对于的大数据，何凯明老师也说过，要把学习率调到很小，他说0.00001都不为过（如果记得不错，应该是这么说的）；

③ 一个对于调度学习率的建议：如果在验证集上性能不再增加就让学习率除以2或者5，然后继续，学习率会一直变得很小，到最后就可以停止训练了；

④ 很多人用的一个设计学习率的原则就是监测一个比率（每次更新梯度的norm除以当前weight的norm），如果这个比率在10e-3附近，且小于这个值，学习会很慢，如果大于这个值，那么学习很不稳定，由此会带来学习失败。

6、验证集的使用：

使用验证集，可以知道什么时候开始降低学习率和什么时候停止训练；

7、weight初始化：

①  如果你不想繁琐的话，直接用0.02*randn(num_params)来初始化，当然别的值也可以去尝试；

②  如果上面那个建议不太好使，那么就依次初始化每一个weight矩阵用init_scale / sqrt(layer_width) * randn，init_scale可以被设置为0.1或者1；

③  初始化参数对结果的影响至关重要，要引起重视；

④  在深度网络中，随机初始化权重，使用SGD的话一般处理的都不好，这是因为初始化的权重太小了。这种情况下对于浅层网络有效，但是当足够深的时候就不行，因为weight更新的时候，是靠很多weight相乘的，越乘越小，类似梯度消失的意思。

8、RNN&&LSTM（这方面没有深入了解，借用别人的意思）：

如果训练RNN或者LSTM，务必保证gradient的norm被约束在15或者5（前提还是要先归一化gradient），这一点在RNN和LSTM中很重要；

9、梯度检查：

检查下梯度，如果是你自己计算的梯度；如果使用LSTM来解决长时依赖的问题，记得初始化bias的时候要大一点；

10、数据增广：

尽可能想办法多的扩增训练数据，如果使用的是图像数据，不妨对图像做一点扭转，剪切，分割等操作来扩充数据训练集合；

11、dropout：（先空着，下次我要单独详细讲解Dropout）

12、评价结果：

评价最终结果的时候，多做几次，然后平均一下他们的结果。

补充：

1、选择优化算法

传统的随机梯度下降算法虽然适用很广，但并不高效，最近出现很多更灵活的优化算法，例如Adagrad、RMSProp等，可在迭代优化的过程中自适应的调节学习速率等超参数，效果更佳；

2、参数设置技巧

无论是多核CPU还是GPU加速，内存管理仍然以字节为基本单元做硬件优化，因此将参数设定为2的指数倍，如64，128，512，1024等，将有效提高矩阵分片、张量计算等操作的硬件处理效率；

3、正则优化

除了在神经网络单元上添加传统的L1/L2正则项外，Dropout更经常在深度神经网络应用来避免模型的过拟合。初始默认的0.5的丢弃率是保守的选择，如果模型不是很复杂，设置为0.2就可以；

4、其他方法

除了上述训练调优的方法外，还有其他一些常用方法，包括：使用mini-batch learning方法、迁移训练学习、打乱训练集顺序、对比训练误差和测试误差调节迭代次数、日志可视化观察等等。


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