23、深度学习模型优化与生成技术

深度学习模型优化与生成技术

1. 超参数优化

在构建深度学习模型时，我们需要做出许多看似随意的决策，例如堆叠多少层、每层放置多少单元或滤波器、使用何种激活函数、是否在特定层后使用批量归一化以及使用多少丢弃率等。这些架构级别的参数被称为超参数，以区别于通过反向传播训练的模型参数。

1.1 超参数优化的必要性

经验丰富的机器学习工程师和研究人员会随着时间积累关于这些选择的直觉，但这些选择往往缺乏正式规则。初始决策即使凭借良好的直觉，也几乎总是次优的。手动调整超参数并反复重新训练模型是常见做法，但这一过程应由机器完成。因此，我们需要以系统、有原则的方式自动探索可能的决策空间，寻找最优超参数组合。

1.2 超参数优化的过程

超参数优化的典型过程如下：
1. （自动）选择一组超参数。
2. 构建相应的模型。
3. 将模型拟合到训练数据，并在验证数据上测量最终性能。
4. （自动）选择下一组要尝试的超参数。
5. 重复上述步骤。
6. 最终，在测试数据上测量性能。

这个过程的关键在于使用不同超参数集的验证性能历史来选择下一组要评估的超参数。可用的技术包括贝叶斯优化、遗传算法和简单随机搜索等。

1.3 超参数优化的挑战

训练模型的权重相对容易，通过在小批量数据上计算损失函数并使用反向传播算法调整权重即可。然而，更新超参数极具挑战性，原因如下：
- 计算反馈信号成本高 ：判断一组超参数是否能在任务中产生高性能模型，需要从头创建和训练一个新模型，这一过程成本极高。
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