AL遮天传 DL-深度学习模型的训练技巧_al是怎么训练(1)-优快云博客

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关于优化器的更多细节：CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition

二、处理过拟合

回忆：多项式回归问题

2.1 过拟合

什么是过拟合？

对训练集拟合得很好，但在验证集表现较差。

神经网络通常含有大量参数 (数百万甚至数十亿)，容易过拟合；

参数正则化是一种处理策略

其它技巧

早停(Early stopping)
随机失活(Dropout)
数据增强(data augmentation)

2.1.1 早停

当发现训练损失逐渐下降，但验证集损失逐渐上升时，停止优化。

注意：跟Adagrad优化引起的“早停”是两回事。

2.1.2 随机失活

在训练迭代过程中，以 p (通常为0.5)的概率随即舍弃掉每个隐含层神经元(输出置零)。

这些被置零的输出将用于在反向传播中计算梯度。

优点：

一个隐含层神经元不能依赖于其它存在的神经元，因此可以防止神经元出现复杂的相互协同。
相当于在合理的时间内训练了大量不同的网络，并将其结果平均。

测试过程:

使用“平均网络”，包含所有隐含层神经元

需要调整神经元输出的权重，用来弥补训练中只有一部分被激活的现象。

p=0.5 时，将权重减半
p=0.1 时，在权重上乘 1-p ，即0.9。

这样得到的结果与在大量网络上做平均得到的结果类似。

MNIST上的结果：

标准多层感知机
不用dropout的最好结果是160个错误样本
Dropout可以显著降低错误率

本例中还用了其他技巧，比如每个神经元的输入权重有个L2 正则化约束。

补充：

在一些实现里，测试中，1-p 乘在激活函数的输出即 f(Wx+b) 上，而不是乘在权重W上。

$a_{test}=(1-p)f(Wx+b)$

在一些实现里，训练中激活函数的输出改成

$a_{train}=\frac{1}{1-p}f(Wx+b)$

而测试中就不用了

实践中，p在底层设得很小，如0.2，但在高层设得更大，如0.5。
在某些平台，随机失活率被定义成每个神经元被保留的概率。

2.1.3 数据增强

$\begin{Bmatrix} x{(n)},t{(n)} \end{Bmatrix}$ 表示原本的训练集

在输入数据中加入一些变换： $x^{(n)}\rightarrow \widehat{x}^{(n)}$ 保持标签 $t^{(n)}$ 不变
使用增强后的训练集 $\begin{Bmatrix} x{(n)},t{(n)} \end{Bmatrix}\cup \begin{Bmatrix} \widehat{x}{(n)},t{(n)} \end{Bmatrix}$ 来训练模型

不同数据类型(文本，图像，音频)有不同的变换。

常用的图像变换：

随机
- 翻转 flips
- 平移 translations
- 缩放 crops and scales
- 拉伸 stretching
- 剪切 shearing
- 擦除 Cutout or erasing
- 混合 mixup
- 色彩变换 color jittering
- ……
上述变换的组合

随机翻转

随即缩放和裁剪

测试中可以

将测试图像缩放到模型要求的输入大小
剪裁一个区域 (通常是中心区域) 并输入到模型
剪裁多个并输入到模型, 对输出作平均

随机擦除

2.2 处理过拟合方法小结

三、批归一化

3.1 Internal covariate shift (内部协变量偏移)

当使用SGD时, 不同迭代次数时输入到神经网络的数据不同，可能导致某些层输出的分布在不同迭代次数时不同。

某个或一群神经元针对一批数据的输出分布：

由于神经网络比较深，一些层的分布可能就不那么相似了。

我们把：训练中，深度神经网络中间节点分布的变化叫做：内部协变量偏移(ICS)。

3.1.1 通过归一化来减少ICS

对每个标量形式的特征单独进行归一化，使其均值为0，方差为1

对于d维激活 $x=(x_{1},...,x_{d})$ , 做如下归一化：

$\widehat{x}_{i}=\frac{x_{i}-E[x_{i}]}{\sqrt{Var[x_{i}]}}$

保持该层的表达能力

$y_{i}=\gamma _{i}\widehat{x}_{i}+\beta _{i}$

若 $\gamma_{i}=\sqrt{Var[x_{i}]}$ 且 $\beta _{i}=E[x_{i}]$ ，恢复到原来的激活值。

3.2 批归一化(Batch Normalization, BN)

构建一个新的层

$y^{(n)}=BN_{\gamma ,\beta }(x^{(n)})$

向前计算(下式都是逐元素操作)

$\mu _{B}=\frac{1}{m}\sum_{n=1}{M}x{(n)}$
$\sigma _{B}{2}=\frac{1}{m}\sum_{n=1}{M}(x^{(n)}-\mu _{B})^{2}$
$\widehat{x}{(n)}=\frac{x{(n)}-\mu _{B}}{\sqrt{\sigma ^{2}_{B}+\epsilon }}$
$y^{(n)}=\gamma \widehat{x}^{(n)}+\beta$

3.2.1 推理过程

如果想追踪训练准确率，可以使用滑动平均。

3.2.2 在网络中的位置

通常应用在非线性层之前(根据实践经验)

前一层通常是线性转换层(全连接层或卷积层)

$y{(l)}=W{(l)}y{(l-1)}+b{(l)}$

偏置项可以忽略，因为BN的便宜项有相同的效果，因此

$y{(l)}=BN(W{(l)}y^{(l-1)})$

3.2.3 卷积神经网络中的批归一化

BN通常应用在卷积层之后
要求同一特征图里的不同元素以同样的方式进行归一化
对一个minibatch：
- 假设批大小为M，特征图大小为P*Q，那么均值和方差要基于MPQ个元素计算得到
- 对每个特征图(而不是每个激活)学习一堆参数 $\gamma _{i}$ 和 $\beta _{i}$
推理过程进行类似修改