深度学习-通用模型调试技巧

1

训练数据

（1）首先深入理解数据概况，有多少张图，图像质量如何，难易程度如何，图像的大小分布和图像的长宽比分布如何，可以的话，人眼逐一浏览每张图，做到心中有数，即使不能逐一浏览，也要抽一些看看；

（2）训练时要做图像增广，增广后的图一定要与现实场景的图是相似的，避免过度增广引入非真实场景中的“模式”；

（3）统计不同类别的数量，考虑是否要做类别均衡，困难样本是否要给样本权重；

（4）模型输入的尺寸不能太小，如果resize太小，图中的小目标可能就不见了，那当然就提取不到这个小目标的特征；

（5）如果训练数据的量小于一万，建议加载ImageNet上的预训练参数模型进行训练；

（6）归一化输入，即减均值、除方差，可以加速训练；

（7）划分训练、验证、测试集时，一定要保证数据同分布，同分布的含义是三个数据集都是来自于相同的数据源；

2

batch_size

一般设为8、16、32、64、128、256等2的幂次值，batch_size越小，梯度下降方向变化越大，可能导致训练不收敛，batch_size越大，梯度下降方向越稳，但是有如下几个缺点：

（1）       所需的内存和显存都越大，有可能撑爆机器；

（2）       由于计算好大一批数据才进行一次梯度下降，会导致达到相同精度所需的训练时间变长；

batch_size一般不影响最终精度，主要影响训练速度，每次做不同的训练任务，应该去尝试、总结合适的batch_size值，最后跑该类任务时就固定使用该batch_size

3

优化器

指梯度下降的计算方法，常用的有三种：momentum、RMSprop和Adam，主要影响训练速度。最常用的是Adam，基本可以固定用该优化算法就行

4

学习率

一般手动调整，初始为1e-4，可以使训练快一点，一段时间loss不降后，学习率过大会可能会造成在最优值附近震荡，此时可以手动改成1e-5，逐步下降到最优点

5

正则化

如果发现在训练集上loss较低，但验证集上loss较高时，则可以表明模型的方差可能是偏大了，可以使用dropout

6

batch norm

归一化隐藏层的激活值，并不对所有网络都适用，但当适用时，可以使深层的网络学习更容易些。有些模型（比如resnet50）已经在网络结构定义中加入了BatchNormalization，不需要自己再去添加。另外batch norm还有一个作用是，它还有一点正则化的效果

7

增加隐藏节点数

增加模型复杂度

8

增加网络层数

增加模型复杂度

9

更换整个网络

有时候调了很多参数，偏差和方差总是降不下来，也许换一个更优秀的网络，直接就能得到更小的偏差和方差。注意，更换网络时，不能盲目地更换，一定要了解该网络模型是做什么的？解决了什么问题？擅长处理什么问题？如果这些问题并不是你的训练任务碰到的问题，则更换新网络可能对你的训练任务没有什么帮助，还会浪费大量的时间。如果是，则可以试试这个新网络。