当使用多层更深的隐藏层全连接网络时,参数量会变得非常巨大,达到数十亿量级;而采用CNN结构,则可以层间共享权重,极大减小待训练的参数量;同时可采用二维卷积,保留图像的空间结构信息;采用池化层,进一步减少参数计算。
  一般来说,提高泛化能力的方法主要有: 正则化、增加神经网络层数、改变激活函数与代价函数、使用好的权重初始化技术、人为扩展训练集、弃权技术。
  下面以MNIST为例,结合CNN、Pooling、Fc结构,通过不同的网络结构变化,给这些参数优化理论一个直观的验证结果。

CNN不同网络结构性能比较CNN不同网络结构性能比较

  可以看出:
  1、使用L2正则化,dropout技术,扩展数据集等,有效缓解过拟合,提升了性能;
  2、使用ReLU,导数为常量,可以缓解梯度下降问题,并加速训练;
  3、增加Conv/Pooling与Fc层,可以改善性能。(我自己实测也是如此)
  
  Note:
  1、网络并非越深越好,单纯的Conv/Pooling/Fc结构,增加到一定深度后由于过拟合性能反而下降。
  2、网络结构信息更重要,如使用GoogleNet、ResNet等。

知乎上的讨论:

转自:https://www.zhihu.com/question/41631631

训练技巧对深度学习来说是非常重要的,作为一门实验性质很强的科学,同样的网络结构使用不同的训练方法训练,结果可能会有很大的差异。这里我总结了近一年来的炼丹心得,分享给大家,也欢迎大家补充指正。

参数初始化。

下面几种方式,随便选一个,结果基本都差不多。但是一定要做。否则可能会减慢收敛速度,影响收敛结果,甚至造成Nan等一系列问题。

下面的n_in为网络的输入大小,n_out为网络的输出大小,n为n_in或(n_in+n_out)*0.5

Xavier初始法论文:

He初始化论文:

  • uniform均匀分布初始化: w = np.random.uniform(low=-scale, high=scale, size=[n_in,n_out])
    • Xavier初始法,适用于普通激活函数(tanh,sigmoid):scale = np.sqrt(3/n)
    • He初始化,适用于ReLU:scale = np.sqrt(6/n)
  • normal高斯分布初始化: w = np.random.randn(n_in,n_out) * stdev # stdev为高斯分布的标准差,均值设为0
    • Xavier初始法,适用于普通激活函数 (tanh,sigmoid):stdev = np.sqrt(n)
    • He初始化,适用于ReLU:stdev = np.sqrt(2/n)
  • svd初始化:对RNN有比较好的效果。参考论文:

数据预处理方式

  • zero-center ,这个挺常用的. X -= np.mean(X, axis = 0) # zero-center X /= np.std(X, axis = 0) # normalize
  • PCA whitening,这个用的比较少.

训练技巧

  • 要做梯度归一化,即算出来的梯度除以minibatch size
  • clip c(梯度裁剪): 限制最大梯度,其实是value = sqrt(w1^2+w2^2….),如果value超过了阈值,就算一个衰减系系数,让value的值等于阈值: 5,10,15
  • dropout对小数据防止过拟合有很好的效果,值一般设为0.5,小数据上dropout+sgd在我的大部分实验中,效果提升都非常明显(实测sgd比adam好).因此可能的话,建议一定要尝试一下。 dropout的位置比较有讲究, 对于RNN,建议放到输入->RNN与RNN->输出的位置.关于RNN如何用dropout,可以参考这篇论文:
  • adam,adadelta等,在小数据上,我这里实验的效果不如sgd, sgd收敛速度会慢一些,但是最终收敛后的结果,一般都比较好。如果使用sgd的话,可以选择从1.0或者0.1的学习率开始,隔一段时间,在验证集上检查一下,如果cost没有下降,就对学习率减半. 我看过很多论文都这么搞,我自己实验的结果也很好. 当然,也可以先用ada系列先跑,最后快收敛的时候,更换成sgd继续训练.同样也会有提升.据说adadelta一般在分类问题上效果比较好,adam在生成问题上效果比较好。
  • 除了gate之类的地方,需要把输出限制成0-1之外,尽量不要用sigmoid,可以用tanh或者relu之类的激活函数.1. sigmoid函数在-4到4的区间里,才有较大的梯度。之外的区间,梯度接近0,很容易造成梯度消失问题。2. 输入0均值,sigmoid函数的输出不是0均值的。
  • rnn的dim和embdding size,一般从128上下开始调整. batch size,一般从128左右开始调整.batch size合适最重要,并不是越大越好.
  • word2vec初始化,在小数据上,不仅可以有效提高收敛速度,也可以可以提高结果.
  • 尽量对数据做shuffle
  • LSTM 的forget gate的bias,用1.0或者更大的值做初始化,可以取得更好的结果,来自这篇论文:, 我这里实验设成1.0,可以提高收敛速度.实际使用中,不同的任务,可能需要尝试不同的值.
  • Batch Normalization据说可以提升效果,不过我没有尝试过,建议作为最后提升模型的手段,参考论文:Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift
  • 如果你的模型包含全连接层(MLP),并且输入和输出大小一样,可以考虑将MLP替换成Highway Network,我尝试对结果有一点提升,建议作为最后提升模型的手段,原理很简单,就是给输出加了一个gate来控制信息的流动,详细介绍请参考论文: 
  • 来自@张馨宇的技巧:一轮加正则,一轮不加正则,反复进行。

Ensemble

Ensemble是论文刷结果的终极核武器,深度学习中一般有以下几种方式

  • 同样的参数,不同的初始化方式
  • 不同的参数,通过cross-validation,选取最好的几组
  • 同样的参数,模型训练的不同阶段,即不同迭代次数的模型。
  • 不同的模型,进行线性融合. 例如RNN和传统模型.
 

其实我发现现在深度学习越来越成熟,调参工作比以前少了很多,绝大多数情况自己设计的参数都不如教程和框架的默认参数好,不过有一些技巧我一直都在用的

(1)relu+bn。这套好基友组合是万精油,可以满足95%的情况,除非有些特殊情况会用identity,比如回归问题,比如resnet的shortcut支路,sigmoid什么的都快从我世界里消失了

(2)dropout 。分类问题用dropout ,只需要最后一层softmax 前用基本就可以了,能够防止过拟合,可能对accuracy提高不大,但是dropout 前面的那层如果是之后要使用的feature的话,性能会大大提升(例如max pool进入fc,实测发现加BN效果非常明显)

(3)数据的shuffle 和augmentation 。这个没啥好说的,aug也不是瞎加,比如行人识别一般就不会加上下翻转的,因为不会碰到头朝下的异型种

(4)降学习率。随着网络训练的进行,学习率要逐渐降下来,如果你有tensorboard,你有可能发现,在学习率下降的一瞬间,网络会有个巨大的性能提升,同样的fine-tuning也要根据模型的性能设置合适的学习率,比如一个训练的已经非常好的模型你上来就1e-3的学习率,那之前就白训练了,就是说网络性能越好,学习率要越小

(5)tensorboard。以前不怎么用,用了之后发现太有帮助,帮助你监视网络的状态,来调整网络参数

(6)随时存档模型,要有validation 。这就跟打游戏一样存档,把每个epoch和其对应的validation 结果存下来,可以分析出开始overfitting的时间点,方便下次加载fine-tuning

(7)网络层数,参数量什么的都不是大问题,在性能不丢的情况下,减到最小

(8)batchsize通常影响没那么大,塞满卡就行,除了特殊的算法需要batch大一点

(9)输入减不减mean归一化在有了bn之后已经不那么重要了

上面那些都是大家所知道的常识,也是外行人觉得深度学习一直在做的就是这些很low的东西,其实网络设计(关键!!!实测发现对于acc影响极大!)上博大精深,这也远超过我的水平范畴,只说一些很简单的

(1)卷积核的分解。从最初的5×5分解为两个3×3,到后来的3×3分解为1×3和3×1,再到resnet的1×1,3×3,1×1,再xception的3×3 channel-wise conv+1×1,网络的计算量越来越小,层数越来越多,性能越来越好,这些都是设计网络时可以借鉴的

(2)不同尺寸的feature maps的concat,只用一层的feature map一把梭可能不如concat好,pspnet就是这种思想,这个思想很常用

(3)resnet的shortcut确实会很有用,重点在于shortcut支路一定要是identity,主路是什么conv都无所谓,这是我亲耳听resnet作者所述

(4)针对于metric learning,对feature加个classification 的约束通常可以提高性能加快收敛

 
 
 
补充一点,adam收敛虽快但是得到的解往往没有sgd+momentum得到的解更好,如果不考虑时间成本的话还是用sgd吧。
再补充一个rnn trick,仍然是不考虑时间成本的情况下,batch size=1是一个很不错的regularizer, 起码在某些task上,这也有可能是很多人无法复现alex graves实验结果的原因之一,因为他总是把batch size设成1。。。
 
 
没做过CNN,RNN,调过连续值DNN,以下经验仅限于CTR
1.样本要足够随机
2.样本要做归一化
3.激活函数要视样本输入选择
4.minibatch很重要,几百到几千是比较合适的(很大数据量的情况下)
5.learning rate很重要,可以直接用adagrad or adadelta,省去一些麻烦,然后把冲量调到0.9以上
6.权重初始化,可用高斯分布乘上一个很小的数

 
 
小白一枚,在这里总结一下我在试验中观察到的现象(必然有理解错误的地方):
1. Adam收敛速度的确要快一些,可是结果总是不如其他优化算法,如果很看重结果不在乎速度还是用其他的试试。
2. Dropout的放置位置以及大小非常重要,求大神能分享经验.....
3. Relu并不是一定比Tanh好,如果不太懂的话,用的不合适,可能会导致梯度消失?(不知道是不是网络结构问题,为什么一用relu梯度一会儿就变成Nan)
4. pretrain 的 Embedding在训练中不调优泛化能力要更好一些,调优的话参数会增加好多啊。
另:心得体会
1. 深度学习真是一门实验科学,很多地方解释不了为什么好,为什么不好。
2.如果你机器配置很不到位,也没有人带你,毕业设计千万别选深度学习,天天愁,好坑啊。
 
 
 

最近在看 Karpathy 的 cs231n, 还没看完, 不过过程中总结了一下他提到的一些技巧:

关于参数: 
  • 通常情况下, 更新参数的方法默认用 Adam 效果就很好
  • 如果可以载入全部数据 (full batch updates), 可以使用 L-BFGS

Model Ensembles:
  • 训练多个模型, 在测试时将结果平均起来, 大约可以得到 2% 提升.
  • 训练单个模型时, 平均不同时期的 checkpoints 的结果, 也可以有提升.
  • 测试时可以将测试的参数和训练的参数组合起来:
 
分享几个常用的trick:
1.增加每个step的轮数
2.early stop
3.用小一些的学习率warmup
4.回退到更大的学习率
5.nesterov momentum sgd 
6.搜索初始学习率
 

1.better initialization helps a lot

2.use minibatch and choose batch_size(must)

3.use batch_norm &dropout

4.use adam

5.plot the learning rate curve

6.plot the loss curve.

7.lstm &gru are almost always better than sample RNN

8.use better framework(like tensorflow with tensorboard)

9.find hyper parameters used most often in paper

10 pray

 
 

cnn的调参主要是在优化函数、embedding的维度还要残差网络的层数几个方面。

  1. 优化函数方面有两个选择:sgd、adam,相对来说adam要简单很多,不需要设置参数,效果也还不错。
  2. embedding随着维度的增大会出现一个最大值点,也就是开始时是随维度的增加效果逐渐变好,到达一个点后,而后随维度的增加,效果会变差。
  3. 残差网络的层数与embedding的维度有关系,随层数的增加,效果变化也是一个凸函数。

另外还有激活函数,dropout层和batchnormalize层的使用。激活函数推荐使用relu,dropout层数不易设置过大,过大会导致不收敛,调节步长可以是0.05,一般调整到0.4或者0.5就可找到最佳值。

以上是个人调参的一些经验,可供参考。

 
1.无论是cnn还是rnn,batch normalization都有用,不一定结果提高几个点,收敛快多了
2.数据初始时normalize得好,有时候直接提高2个点,比如cifar10,转到yuv下normalize再scn
3.loss不降了lr就除10
4. google的inception系列按它论文里说的永远无法复现

 
 

如何训练深度神经网络?老司机的 15 点建议

   
导语:印度深度学习专家 Rishabh Shukla 对开发深度神经网络的经验总结。

本文为印度深度学习专家、创业者 Rishabh Shukla 在 GitHub 上发表的长博文,总结了他过去的开发经验,旨在给新入门的开发者提供指导。雷锋网做了不改变原意的编译。

在深度学习领域,为了高效训练深度神经网络,有些实践方法被过来人强烈推荐。

在这篇博文中,我会覆盖几种最常使用的实践方法,从高品质训练数据的重要性、超参数(hyperparameters)到更快创建 DNN(深度神经网络) 原型模型的一般性建议。这些推荐方法中的大多数,已被学术界的研究所证实,并在论文中展示了相关实验、数学证据,比如 Efficient BackProp(Yann LeCun et al.) 和 Practical Recommendations for Deep Architectures(Yoshua Bengio)。

1. 训练数据

许多 ML 开发者习惯把原始训练数据直接扔给 DNN——为什么不这么做呢?既然任何 DNN (大多数人的假设)仍然能够给出不错的结果,不是吗?但是,有句老话叫“给定恰当的数据类型,一个简单的模型能比复杂 DNN 提供更好、更快的结果”。虽然这有一些例外,但在今天,这句话仍然没有过时。因此,不管你是在计算机视觉( CV),自然语言处理(NLP)还是统计建模(Statistical Modelling)等领域,想要对原始数据预处理,有几个方法可以得到更好的训练数据:

  • 获取越大的数据库越好。DNN 对数据很饥渴,越多越好。

  • 去除所有包含损坏数据的训练样本,比如短文字,高度扭曲的图像,假输出标签,包含许多虚值(null values)的属性。

  • Data Augmentation(数据扩张)——生成新样例。以图像为例,重新调节,增加噪声等等。

2. 选择恰当的激励函数(activation function)

激励函数是所有神经网络的核心部分之一。

激励函数把渴望已久的非线性(non-linearity)加入了模型。多年来,Sigmoid 函数 一直是多数人倾向的选择。但是,Sigmoid 函数不可避免地存在两个缺陷:1. 尾部  sigmoids 的饱和,进一步导致梯度消失。2. 不以 0 为中心(输出在 0 到 1 之间)。

一个更好的替代选择是 Tanh 函数。数学上来说,Tanh 只是调整、平移过的 Sigmoid 函数:tanh(x) = 2*sigmoid(x) - 1。虽然 Tanh 仍旧存在梯度消失的缺陷,但好消息是:Tanh 以 0 为中心。因此,把 Tanh 作为激励函数能更快地收敛(converge)。我发现使用 Tanh 通常比 Sigmoid 效果更好。

你还可以探索其他选择,比如 ReLU, SoftSign 等等。对于一些特定任务, 它们能够改善上述问题。

3. 隐藏单元和隐层(Hidden Units and Layers)的数量

保留超出最优数量的隐藏单元,一般是比较保险的做法。这是因为任何正则化方法( regularization method)都会处理好超出的单元,至少在某种程度上是这样。在另一方面,保留比最优数量更少的隐藏单元,会导致更高的模型欠拟合(underfitting)几率。

另外,当采用无监督预训练的表示时(unsupervised pre-trained representations,下文会做进一步解释),隐藏单元的最优数目一般会变得更大。因此,预训练的表示可能会包含许多不相关信息(对于特定任务)。通过增加隐藏单元的数目,模型会得到所需的灵活性,以在预训练表示中过滤出最合适的信息。

选择隐层的最优数目比较直接。正如 Yoshua Bengio 在  Quora 中提到的:

“你只需不停增加层,直到测试误差不再减少。”

4. 权重初始化 (Weight Initialization)

永远用小的随机数字初始化权重,以打破不同单元间的对称性(symmetry)。但权重应该是多小呢?推荐的上限是多少?用什么概率分布产生随机数字?

当使用 Sigmoid 激励函数时,如果权重初始化为很大的数字,那么 sigmoid 会饱和(尾部区域),导致死神经元(dead neurons)。如果权重特别小,梯度也会很小。因此,最好是在中间区域选择权重,比如说那些围绕平均值均衡分布的数值。

幸运的是,已经有许多关于初始权重合适取值的研究。这对于高效的收敛非常重要。为初始化均衡分布的权重,均匀分布(uniform distribution )或许是最好的选择之一。另外,就像论文中所展示的(Glorot and Bengio, 2010),有更多输入连接(fan_in)的单位,应该有相对更小的权重。

多亏这些十分透彻的试验,现在我们已经有了经过检验的公式,可以直接用来权重的初始化。

比如说在  ~ Uniform(-r, r) 提取的权重,对于 tanh 激励  r=sqrt(6/(fan_in+fan_out));对于 sigmoid 激励 r=4*(sqrt(6/fan_in+fan_out)) 。fan_in 是上一层的大小, 而 fan_out 是下一层的。

5. 学习率

这或许是最重要的超参数之一,调节着学习过程。如果学习率设置得太小,你的模型很可能需要 n 年来收敛。设置得太大,再加上不多的初始训练样本,你的损失可能会极高。一般来说,0.01 的学习率比较保险

相比固定学习率,在每个周期、或每几千个样例后逐渐降低学习率是另一个选择。虽然这能更快地训练,但需要人工决定新的学习率。一般来说,学习率可以在每个周期后减半。几年前,这种策略十分普遍。

幸运的是,我们现在有了更好的、基于动能(momentum based)的方法,来调整学习率。这取决于误差函数的曲率。另外,既然有些参数有更快、或更慢的学习速率;它或许能帮助我们针对模型中的单独参数,设定不同的学习率。

最近有大量关于优化方法的研究,导致了自适应学习率(adaptive learning rates)。目前我们有许多选择,从老式动能方法( Momentum Method ),到  Adagrad、Adam (个人最爱)、 RMSProp 等等。;类似于 Adagrad 或 Adam 的方法,能替我们省去人工选择初始学习率的麻烦;给定合适的时间,模型会开始平滑地收敛。当然,选择一个特别合适的初始学习率仍然能起到帮助作用。

6. 超参数调参:扔掉网格搜索,拥抱随机搜索

网格搜索(Grid Search )在经典机器学习中十分普遍。但它在寻找 DNN 的最优超参数方面一点也不高效。这主要是由于 DNN 尝试不同超参数组合所耗费的时间。随着超参数不断增长,网格搜索需要的计算性能会指数级增长

有两种解决办法:

  1. 取决于你之前的经验,你可以人工对部分常见超参数调参,比如学习率、隐层数目。

  2. 采用随机搜索(random search),或者随机采样代替网格搜索,来选择最优超参数。

超参数组合通常在期望范围之内、从均匀分布中被选择出来。加入之前获得的知识来进一步缩小搜寻空间,也是有可能的(比如,学习率不应该太大也不应该太小)。大家发现,随机搜索比网格搜索高效地多。

7. 学习方法

随机梯度下降( Stochastic Gradient Descent )的老方法也许对于 DNN 不是那么有效率(有例外)。最近,有许多研究聚焦于开发更灵活的优化算法,比如 Adagrad、Adam,、AdaDelta,、RMSProp 等等。在提供自适应学习率之外,这些复杂的方法还对于模型的不同参数使用不同的学习率,通常能有更平滑的收敛。把这些当做超参数是件好事,你应该每次都在训练数据的子集上试试它们。

8. 权重的维度保持为 2 的幂

即便是运行最先进的深度学习模型,使用最新、最强大的计算硬件,内存管理仍然在字节(byte)级别上进行。所以,把参数保持在 64, 128, 512, 1024 等 2 的次方永远是件好事。这也许能帮助分割矩阵和权重,导致学习效率的提升。当用 GPU 运算,这变得更明显。

9. 无监督预训练(Unsupervised Pretraining )

不管你进行的是 NLP(自然语言处理)、计算机视觉还是语音识别等任务,无监督预训练永远能帮助你训练监督、或其他无监督模型:NLP 中词向量就(Word Vectors)无所不在;你可以用 ImageNet 的数据库,使用无监督方式对你的模型预训练,或是对于两个类别的监督分类;或是更大频域的音频样本,来在扬声器消崎模型(speaker disambiguation model)中使用该信息。

10. Mini-Batch(小批量) 对比随机学习(Stochastic Learning)

训练一个模型的主要目的是学习合适的参数,即产生输入到输出的最优映射。这些参数利用每个训练样本进行调参,不管你决定使用 batch, mini-batch 还是随机学习。当采用随机学习方法时,学习每个训练样本后权重的梯度都会进行调参,向梯度加入噪音(随机学习中“随机”的由来)。这样做的结果十分理想,比如说,训练中加入的噪音使得模型更不容易过拟合

但是,随机学习方法也许效率不高。如今的计算设备有非常可观的运算能力,随机学习很可能会浪费其中的一大部分。如果我们能计算矩阵相乘,那么为什么要限制自己,重复单个矢量组之间的乘法呢?因此,为了更高的吞吐率和更快的学习,我推荐使用 mini-batch 而不是随机学习。

但是,选择适当的 batch 规模同样重要。所以我们能保留一些噪音(相比大规模 batch),与此同时更高效地利用计算性能。一般来说,包含  16 个到 128 个样例的 batch(2 的幂)是不错的选择。通常,一旦你发现了更重要的超参数(通过随机搜索或是人工搜索),batch 规模就会确性下来。但是,有些场景中模型得到训练数据流(比如网络学习),那么采用随机学习就是不错的选择。

11. 打乱训练样本

这来自于信息理论(Information Theory)——“学习到一件不太可能发生的事却发生了,比学习一件很可能发生的事已经发生,包含更多的信息。”同样的,把训练样例的顺序随机化(在不同周期,或者 mini-batch),会导致更快的收敛。如果模型看到的很多样例不在同一种顺序下,运算速度会有小幅提升。

12. 使用 Dropout 正则化

如果有数百万的参数需要学习,正则化就是避免 DNN 过拟合的必须手段。你也可以继续使用 L1/L2 正则化,但 Dropout 是检查 DNN 过拟合的更好方式(雷锋网按:Dropout 是指随机让网络某些隐层节点的权重不工作,不工作的那些节点可以暂时认为不是网络结构的一部分,但是它的权重会保留下来)。执行 Dropout 很容易,并且通常能带来更快地学习。0.5 的默认值是一个不错的选择,当然,这取决于具体任务。如果模型不太复杂,0.2 的 Dropout 值或许就够了。

在测试阶段,Dropout 应该被关闭,权重要调整到相应大小。只要对一个模型进行 Dropout 正则化,多一点训练时间,误差一定会降低。

13. 周期 / 训练迭代次数

“对深度学习模型进行多个周期的训练,会得到更好的模型”——我们经常听到这句话。但多少周期才是“多”呢?其实,这里有一个简单的策略:继续按照一个固定的样例数或者周期训练模型,比如两万个样例或者一个周期。在每批样例之后,比较测试误差(test error)和训练误差(train error),如果它们的差距在缩小,那么继续训练。另外,记得在每批训练之后,保存模型的参数,所以训练好之后你可以从多个模型中做选择。

14. 可视化

训练深度学习模型有上千种出差错的方式。我猜大家都遇到过这样的场景:模型已经训练了几个小时或者好几天,然而在训练完成之后,才意识到某个地方出问题了。为了不让你自己神经错乱,一定要对训练过程作可视化处理。比较显而易见的措施是保存或打印损失值、训练误差、测试误差等项目的日志。

在此之外,一个很好的措施是采用可视化库(visualization library ),在几个训练样例之后、或者周期之间,生成权重柱状图。这或许能帮助我们追踪深度学习模型中的一些常见问题,比如梯度消失与梯度爆发(Exploding Gradient)。

15. 使用支持 GPU 和自动微分法 (Automatic Differentiation)的库

谢天谢地,对于快速创建原型模型,我们已经有了相当不错的库,比如 Theano, Tensorflow, Keras 等等。几乎所有这些深度学习库支持 GPU 计算和自动微分法。所以,你不需要深入研究核心 GPU 编程技术(除非你想——这绝对很有意思)。你也不需要写自己的微分代码——在非常复杂的模型上这相当费劲(但若需要,你应该有能力去做)。 Tensorflow还提供了分布式计算的支持——如果你是土豪的话.