对深度学习模型进行调优

       对许多模型来说，除了准确率不够高，最核心的问题就是测试集上的结果不太稳定。如果能让测试集的结果更稳定，说不定模型还有继续增加迭代次数的可能。模型不稳定的理由通常为：

1）数据增强随机性太大、或batch_size太小

解决方法：取消数据增强，或削弱数据增强中随机的程度；增加batch_size

2）初始学习率太大，或迭代不稳定

解决方法：降低学习率lr或增加动量参数gamma,来帮助模型稳住迭代方向。如果使用的是Adam,则可以考虑增加值

3）模型的置信度低

解决方法：这种情况下，说明模型或架构的学习能力不足，需要更换架构、或通过特征工程降低数据的学习难度、或通过特征工程降低数据的学习难度、或增强架构的学习能力。

       一般来说，我们先通过1）和2）进行调节，当实在无法改善时再考虑3）方法。

       当模型经过调节已经非常平稳时，若模型表现为过拟合，可以尝试尝试一些对抗过拟合的方法，说不定能够再一次提升测试集上的准确率。

       如果模型出现过拟合的情况，说明至少模型在训练集的学习并不存在问题，因此我们可以尝试各种过拟合的方法来视图消减训练集上的准确率、并提升测试集上的准确性，通常控制过拟合的方式有以下几种：

1）L1\L2正则化，或权重衰减

       也就是在损失函数后加上权重的L1或L2范数表达式，让迭代的时候损失函数因正则项的存在而偏移，从 而阻止架构“精确”地学习数据。在优化算法中，我们可以通过参数weight_decay调整权重衰减值。这个 值非常敏感，因此调节难度极大，但我们还是可以尝试这么做。

2）Dropout/BN可以控制正则化

3）降低batch_size/数据增强，增加数据与数据之间的不相似性

       这一点正好与迭代不稳定的情况相反。

4）降低模型的复杂度

       我们可以消减模型的层、让卷积网络输出的特征图数量变少、让全连接层上输出的值变少，依次降低模型的参数量和复杂度。这个方法需要修改架构，因此当训练流程非常深入时，一般不考虑这个方法。

5）使用提前停止Early Stopping

       如果上面5种手段都已经尝试过，但模型还是处于过拟合的状态，那可能需要剑走偏锋了：

6)检查是否使用了不恰当的数据处理过程方式、或参数初始化过程、或预训练过程

       比如说，你训练集和测试集上使用的归一化参数不同，或者在过拟合的情况下使用了加速迭代的Xavier 初始化、或者使用完全与训练数据不相关的预训练流程等，这些都可能导致模型从训练集上学到的内容和测试集完全不同。同时，还有可能是我们忽视了测试集中的一些奇特的样本，导致模型缺乏足够的“不变性”，这种情况下我们可以再次探索数据，更换数据增强的方式。

       如果我们希望继续提升模型的效果，可以采用以下的几种手段，操作难度逐渐递增：

1 尝试使用预处理、各类初始化等手段，看看能否继续优化网络

2 深入研究标签类别，究竟哪些数字不容易被判断正确，针对这些数字或图像做特定的数据增强

3 学习论文中提到的各种手段和新兴模型，在新兴模型上尝试数据集的结果

4 获取最原始的数据集，重新创造图像尺寸更大的数据集，帮助我们加深网络