本期问题
能否聊一聊深度学习中的调参技巧？
我们主要从以下几个方面来讲.
1. 深度学习中有哪些参数需要调？ 2. 深度学习在什么时候需要动用调参技巧？又如何调参？ 3. 训练网络的一般过程是什么？
1. 深度学习有哪些需要们关注的参数呢？
大家记住一点：需要用到调参技巧的参数都是超参数！！因此，这个问题还可以换成更专业一点：神经网络中有哪些超参数？主要从两个方面来看：
和网络设计相关的参数：神经网络的网络层数、不同层的类别和搭建顺序、隐藏层神经元的参数设置、LOSS层的选择、正则化参数
和训练过程相关的参数：网络权重初始化方法、学习率使用策略、迭代次数、小批量数据 minibatch的大小、输入数据相关
2. 深度学习在什么时候需要动用调参技巧，以及如何进行调参呢？
通常网络训练的结果一般表现为以下五种情况：过拟合、欠拟合、恰好拟合，趋于收敛但一直在震荡以及完全不收敛。关于过拟合、欠拟合和恰好拟和，在机器学习中的定义描述如下：（不知道的可以移步此博客：https://www.imooc.com/article/44090 ）
过拟合、欠拟合、恰好拟合的现象，从图像看就表现成如下：
我们分别来看一下，在这几种种情况下，需要考虑调整哪些参数？
先上图：
首先来看恰好拟合的情况！
恰好拟合：从LOSS曲线上看，训练集和测试集的LOSS都已经收敛，且很接近！模型能够拟合训练样本和测试样本的分布，且是一致的！这样的优点就是模型的泛化能力强，简单来讲就是在训练集和测试集上效果都很好。通常表现如A图所示。
这个时候还需要调参？？效果都这么好。需要调参！ 主要集中在网络结构设计方面的参数，在工程项目上，同样的效果。我们需要考虑更小、更轻量型的网络结构，计算量=====功耗，网络大小=======内存！！！一定要学会减少计算量、较小网络大小，当然如果说你的算力随便用，后面的内容可以忽略了。这时候可以考虑：
减少网络层数
减少不同的层的参数，主要是卷积核的数量
考虑深度可分离这样的轻量型卷积结构
还有一种情况，就是虽然训练集和测试集都已经完美收敛，拟合。
但是测试集的LOSS没办法达到训练集的LOSS，这时候也是考验丹师的实力的时候了！
别急，我们在后面聊！
再来看欠拟合的情况！
欠拟合：从LOSS曲线上看，训练集和测试集从趋势上还没有收敛！如图B所示。（不要告诉我不知道什么是收敛，好吧..就是loss曲线变平了，如A所示）
当然，欠拟合也有可能表现在训练集和测试集上效果都一般，在训练集上的精度也不高。
这个时候，怎么办？需要调整哪些参数？通常考虑以下几个方面的参数调整：
加大训练迭代次数，有可能是网络还没训练完！！这种低级错误千万不能犯
加大迭代次数的同时可以考虑进一步衰减调小学习率
添加更多的层，也有可能是网络容量不够！
去掉正则化约束的部分，l1\l2正则（正则主要是为了防止过拟合）
加入BN层加快收敛速度
增加网络的非线性度（ReLu），
优化数据集，进行数据清洗，参考博客《炼丹笔记之数据清洗》
再来看过拟合的情况！
过拟合：从样本曲线上看，从看都趋向收敛，但是测试集上的LOSS很高，甚至出现回升的现象。如D图所示。说明模型的泛化能力很差，有可能训练集和测试集数据分布不一致，更加可能的是模型太复杂。
其实，过拟合才是困扰丹师们最大的痛！怎么解决呢？通常有以下策略：
增加样本数量，训练样本太少或者说小样本问题，很容易导致过拟合。推荐阅读博主的另一篇文章，关于小样本问题的博客：《炼丹笔记之小样本学习》
数据增强，可以参考博主的另一篇博客《炼丹笔记之数据增强》
早停法（Early stopping），从LOSS不在下降的地方拿到模型，作为训练好的模型
增加网络的稀疏度，
降低网络的复杂度（深度）
L1 regularization,
L2 regulariztion,
添加Dropout，
适当降低Learning rate，
适当减少epoch的次数，
再来看，趋于收敛但是震荡的情况！
在C图中，我们还提到了一种情况，就是网络在训练集上已经趋于收敛，但是在测试集上存在很严重的LOSS震荡的情况，怎么办？这时候，可以从以下几个角度考虑：
训练集和测试集分布是否存在较大的差异？
是否由于数据增强做的太过分了？
学习率是不是还很高？如果是，降低学习率，或者在等等，等到学习率到 10e-6/10e-7这样的大小
测试集LOSS的计算是基于单个batch还是整个测试集？（一定要基于整个测试集来看）
网络是否存在欠拟合的可能，如果欠拟合参考上面欠拟合的方法
再来看，完全不收敛的情况！
在上面，我们并没有给出完全不收敛的情况曲线图。
那这要怎么判断网络有没有完全没收敛？一个是LOSS一直都很高，自己按照自己定义的LOSS函数估计下，全部为0的时候LOSS是多少，就可以大致估计出LOSS要低于多少网络才能算作是收敛了。
如果网络不收敛怎么办？考虑以下几点：
数据错误，先检查数据！输入数据是不是有问题？预处理是不是有问题？数据增强是不是有问题？标签是不是有问题！避免低级错误啊！！
网络设计或者参数使用错误，一定要确保网络层的设计和参数设置正确，确保没有问题啊！！
考虑LOSS设计是否存在问题，优化函数是否合理？
设计的算法本身是够存在问题，是否存在正负样本严重失衡的问题？ 推荐阅读博客，《炼丹笔记之样本不平衡问题》
最后，我们再来考虑，在已经收敛的情况下，如何进一步提高模型的精度！
优化网络结构，使用更好的backbone
使用更好的LOSS函数，比如：回归问题可以考虑smooth-l1等
考虑使用难例挖掘的方法
有条件的话，加大batchsize
考虑预训练模型
观察测试样本，查找case，针对Case来，补充样本+数据增强
以上方法都试过发现，依然不行，可以重新开始阅读论文了。推荐arxiv、各大顶会系列、trans系列
当然，也可能遇到算法极限了，要么自己创新，要么多烧香拜佛等着大牛提出新方法吧。
尝试不同的优化函数，交替训练，fine-tuning
不同的权重初始化方法
尝试不同的学习率初始值和衰减值
考虑在梯度上做文章，可以是梯度裁剪、梯度校验、梯度归一化等方法
再来聊一聊，关于自动调参的问题。目前正处于研究阶段，有一些方法，但是不通用。
Gird Search. 这个是最常见的。具体说，就是每种参数确定好几个要尝试的值，然后像一个网格一样，把所有参数值的组合遍历一下。优点是实现简单暴力，如果能全部遍历的话，结果比较可靠。缺点是太费时间了，特别像神经网络，一般尝试不了太多的参数组合。
Random Search。Bengio在Random Search for Hyper-Parameter Optimization中指出，Random Search比Gird Search更有效。实际操作的时候，一般也是先用Gird Search的方法，得到所有候选参数，然后每次从中随机选择进行训练。
Bayesian Optimization. 贝叶斯优化，考虑到了不同参数对应的实验结果值，因此更节省时间。和网络搜索相比简直就是老牛和跑车的区别。具体原理可以参考这个论文：Practical Bayesian Optimization of Machine Learning Algorithms，这里同时推荐两个实现了贝叶斯调参的Python库，可以上手即用：1）jaberg/hyperopt, 比较简单。2）fmfn/BayesianOptimization， 比较复杂，支持并行调参。
如果有时间，推荐一些其他的博客：见参考文献
3. 调参的一般过程是什么？
基本上遵循从粗到细，先易后难的顺序，具体给出炼丹流程如下：
1. 首先是搭建模型：
如果有源码，先直接把源码跑通，没有源码考虑自己的搭建模型；
主干网络可以直接考虑：resnet（后续网络优化部分在考虑裁剪或者其他网络结构）
loss根据相应的任务来进行选择，可能是交叉熵损失（分类任务）、smooth-l1（回归任务）等
优化函数，采用Adam或者SGD都可以。先随便选一个常用的优化方法就可以
学习率可以从0.1或者0.01开始
batchsize：32或者64
2. 准备小规模样本，比如存在100w数据，可以先打包1w数据或者几千样本，可以暂时先不考虑数据增强，正常打包后直接训练网络，用小批量样本来测试网络搭建中可能存在的bug，直到网络可以收敛，确保网络搭建的准确性，方便后续出现问题时，问题的定位。
3. 小规模样本训练收敛之后，则可以确定模型框架没有问题。开始加大样本规模到100W，使用大规模样本训练；
4. 训练后，分析训练集和测试集LOSS的变化情况，考虑上述过拟合、欠拟合、收敛不稳定等不同情况，优化相应的参数；
5. 在LOSS出现较为理想的结果之后，基本上网络训练也趋于稳定。接下来则是重点排查难点问题，尝试创新性的调整网络架构，尝试新的loss，调整数据增强策略，不同优化函数，不同学习率，不同batchsize等等，通过各种手段，来提高准确度。其中，最关键的一定是“数据清洗”。推荐阅读博客《炼丹笔记之数据清洗》
6. 另外，丹师应该对业界内的baseline方法有一个大概的了解，方法能够调到什么程度，也要做到心里有数。这样，才能在上面的这些操作，都完成的差不多了，算法没办法调优的时候，有一个借口，告诉自己：业界也就这个水平了~~~哈哈。
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