caffe调参经验资料文章

最新推荐文章于 2021-08-02 23:26:01 发布
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分类专栏： caffe
本文汇总了深度学习领域的专家如Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton等人的调参建议，涵盖了从《神经网络训练中的Tricks之高效BP》到《深度学习在视觉领域的技巧》等多个经典书籍与文章。内容涉及调参资料总结、神经网络训练技巧、优化策略、DL调参技巧、RNN性能优化、CNN数据处理、训练小技巧、BP算法高效实现、深度学习实际tricks、RNN性能设置、神经网络最佳实践、特征工程选择等多方面，为深度学习领域提供了宝贵的实践指导。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

调参是个头疼的事情，Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton这些大牛为什么能够跳出各种牛逼的网络？
下面一些推荐的书和文章：调参资料总结

Neural Network: Trick of the Trade

Practical Recommendations for Gradient-based Training of Deep Architectures

《 神经网络训练中的Tricks之高效BP（反向传播算法） 》 翻译文章。神经网络训练中的Tricks之高效BP（反向传播算法），来自与于《Neural Networks: Tricks of the Trade》一书第二版中的第一章 Efficient BackProp 的部分小节。

《Deep Learning for Vision: Tricks of the Trade》Marc’Aurelio Ranzato 在 CVPR 上 的 presentation slides/talk（Youtube 等地方可以搜到）。caffe 作者之一贾扬清推荐。涉及到了许多 DL 的调参技巧（在 slides 比较靠后的地方）

《Optimizing RNN performance》百度 Silicon Valley AI Lab 的分享，现在主要是 GEMM 的性能优化，以后还会有并行 GPU，GRU 和 LSTM 的实现技巧等……

《Must Know Tips/Tricks in Deep Neural Networks》来自 NJU LAMDA 实验室的 Xiu-Shen Wei 的总结，主要集中于 CNN，包括各种数据处理上可能带来的性能和表现的差异。图表丰富，有理有据。

《训练深度神经网络的时候需要注意的一些小技巧》这篇是综合翻译，没给出都从哪节选的。我收集的英文版在下面：

《Training Tricks from Deeplearning4j》deeplearning4j 的 googlegroups 也很推荐。这篇其实干货不多，但是也有一些了。包括对于训练的理解，并不全是干货般的总结。

《Suggestions for DL from Llya Sutskeve》Hinton 亲传弟子介绍深度学习的实际 tricks，包括data, preprocessing, minibatches, gradient normalization, learning rate, weight initialization, data augmentation, dropout和ensemble。

《Efficient Training Strategies for Deep Neural Network Language Models》讨论了如何设置 batch-size, initial learning rate, network initialization，但最有趣的结论应该是：普通的 deep feed-forward architecture比recurrent NN 在 model long distance dependency 效果和效率都更好。

《Neural Networks Best Practice》Uber 的 data scientist 写的。比如: Rectifier is becoming popular as an activation function. However, I find its theory dubious and my experiments have not shown that it is always better. That said, I’m experimenting with new activation functions. (Little trivia: I’m borrowing many ideas from my graduate work in computational wave propagation.)

《How transferable are features in deep neural networks?》也是争议比较大的一篇文章，finetuning 有一定帮助，但是不够细致。

《Dark Knowledge from Hinton》有心人整理的 Hinton 提到的 Dark Knowledge 的一些资源。

《Stochastic Gradient Descent Tricks》L eon Bottou 写的 Stochastic Gradient Descent Tricks 挺好，做工程也要做的漂亮。

《Advice for applying Machine Learning》主要集中在如何观察数据来选择方法。

《How to Debug Learning Algorithm for Regression Model》主要都是讲回归中遇到的各种“预期不符”的结果。配合 ESL 第二章和第三章内容看效果加成。

《Large-scale L-BFGS using MapReduce》NIPS’14 的论文，简单并行化 LBFGS里面的双循环（最耗时，计算量巨大）。

《特征工程选择系列》特征工程系列文章：Part1.单变量选取 Part2.线性模型和正则化 Part3.随机森林 Part4.稳定性选择法、递归特征排除法(RFE)及综合比较。有 Python 代码。

《机器学习代码心得之有监督学习的模块 机器学习代码心得之迭代器和流水处理》新一代大神微博@陈天奇怪 的系列文章，有兴趣的直接顺着看吧。

《STOCHASTIC GRADIENT BOOSTING: CHOOSING THE BEST NUMBER OF ITERATIONS》Kaggle 达人 YANIR SEROUSSI 告诉你如何选择 Stochastic Gradient Boosting 的训练最佳 iteration 超参数。不过我比较存疑，因为如果条件允许，当然迭代的越多越好……

《Large-Scale High-Precision Topic Modeling on Twitter》Twitter 高级研究员的 KDD’14论文。有不少实用技巧，比如短文本特征，LR结果概率化修正，正样本抽样，PU学习后负样本选取。

一些地址：

Efficient BackProp (Neural Networks: Tricks of the Trade, 2nd)

http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/45288129

Deep Learning for Vision: Tricks of the Trade(CVPR. Marc’Aurelio Ranzato)

http://bavm2013.splashthat.com/img/events/46439/assets/34a7.ranzato.pdf

Optimizing RNN performance (Silicon Valley AI Lab)

Must Know Tips/Tricks in Deep Neural Networks(NJU LAMDA, Xiu-Shen Wei)

Training Tricks from Deeplearning4j

http://deeplearning4j.org/trainingtricks.html

Suggestions for DL from Llya Sutskeve

Efficient Training Strategies for Deep Neural Network Language Models

Neural Networks Best Practice

Dark Knowledge from Hinton

Stochastic Gradient Descent Tricks(Leon Bottou)

http://leon.bottou.org/publications/pdf/tricks-2012.pdf

Advice for applying Machine Learning

https://jmetzen.github.io/2015-01-29/ml_advice.html

How to Debug Learning Algorithm for Regression Model

http://vitalflux.com/machine-learning-debug-learning-algorithm-regression-model/

Large-scale L-BFGS using MapReduce

Selecting good features

– Part I: univariate selection: http://blog.datadive.net/selecting-good-features-part-i-univariate-selection/ – Part II: linear models and regularization:http://blog.datadive.net/selecting-good-features-part-ii-linear-models-and-regularization/ – Part III: random forests: http://blog.datadive.net/selecting-good-features-part-iii-random-forests/ – Part IV: stability selection, RFE and everything side by side:http://blog.datadive.net/selecting-good-features-part-iv-stability-selection-rfe-and-everything-side-by-side/

机器学习代码心得之​有监督学习的模块

http://www.weibo.com/p/1001603795687165852957

Stochastic Gradient Boosting: Choosing the Best Number of Iterations

Large-Scale High-Precision Topic Modeling on Twitter

H2O World - Top 10 Deep Learning Tips & Tricks - Arno Candel

http://www.slideshare.net/0xdata/h2o-world-top-10-deep-learning-tips-tricks-arno-candel

How To Improve Deep Learning Performance: 20 Tips, Tricks and Techniques That You Can Use To Fight Overfitting and Get Better Generalization

http://machinelearningmastery.com/improve-deep-learning-performance/

Neural Network Training Speed Trick

https://medium.com/machine-learning-at-petiteprogrammer/neural-network-training-speed-trick-92d6b22a7754#.4v6qukpn7

深度学习系列资料总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
07-17 2万+
说明本系列深度学习资料集合包含机器学习、深度学习等各系列教程，主要以计算机视觉资料为主，包括图像识别、分类、检测、分割等，内容参考Github及网络资源，仅供个人学习。深度学习定义一般是指通过训练多层网络结构对未知数据进行分类或回归深度学习分类有监督学习方法——深度前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等；无监督学习方法——深度信念网、深度玻尔兹曼机，深度自编码器等。手写机器学习笔记github机器学习算法公式推导以及numpy实现github人工智能相关术语link。..................
如何进行深度学习调参？
weixin_36092143的博客
09-11 478
3、选择合适的优化器：不同的优化器适用于不同的问题。Adam、SGD、RMSprop等都有各自的优劣，根据问题特点选择合适的优化器。1、理解模型架构：在调参之前，深入了解所使用模型的架构是至关重要的。11、调整特定任务的超参数：根据任务的特点，调整相关的超参数，例如图像分类和文本生成可能需要不同的参数设置。13、利用预训练模型：对于一些任务，使用预训练的模型可能有助于提高性能，注意选择适用的预训练模型。14、注意内存和计算资源：大型模型可能需要更多的内存和计算资源，确保你的硬件能够支持。
深度学习中的调参经验
Begining
08-10 1075
调参其实就是trial-and-error，没有其他捷径可以走。快速尝试, 快速纠错这是调参的关键。 目录 常用的调参经验： 自动调参方法： 这是一个很好的链接, 说明了如何从零开始不断的trial-and-error(其实这里面没遇到什么error): Using convolutional neural nets to detect facial keypoints tutorial...
caffe调参技巧
andeyeluguo的博客
08-31 2311
将从今日起开始使用caffe进行人脸识别方面的书写。写博客作为纪念。
调参经验
aikudexue的博客
03-05 314
参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/24720954?utm_source=zhihu&utm_medium=social
调参经验分享
baidu_39410518的博客
01-13 314
调参经验分享 1.样本要随机化，防止大数据淹没小数据。 2.样本要做归一化（具体参考为何需要归一化）。 3.激活函数要根据样本输出选择（多层神经网络一般用relu）。 4.mini batch很重要，几百是比较合适的（数据量很大的情况下）。 5.学习速率（learning rate）很重要，比如一开始可以将lr设置为0.01，然后运行到loss不怎么降的时候，学习率除以10，接着训练。 6.权重初始化，可用高斯分布乘以一个很小的数（详情自行搜索权值初始化）。 7.Adam收敛速度的确要快一些，可结果往往没
总结caffe调参技巧
starDu
11-10 1031
参考：https://github.com/hwdong/deep-learning/blob/master/deep%20learning%20papers.md  转载请留言，经过本人同意后可以转载。欢迎留言讨论。 一：总的来说： 0.data：http://machinelearningmastery.com/improve-deep-learning-performanc
卷积神经网络调参经验
扯着扯着就淡淡了
08-24 2874
实习遇到的问题吧 二值化网络加入XNor操作后，精度下降严重，更改第一层最后一层不使用Xnor，问题仍未解决，一时无从下手。犹犹豫豫看到一篇paper How to Train a Compact Binary Neural Network with High Accuracy To consolidate our analysis, we have the statistics on
caffe入门教程
热门推荐
zakexu的专栏
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（一）简介 1.caffe是一个清晰而高效的深度学习框架，纯粹的C++/CUDA架构，支持命令行、Python和MATLAB接口，可以在CPU和GPU直接无缝切换； 2.caffe的主要优势： （1）CPU与GPU的无缝切换； （2）模型与优化都是通过配置文件来设置，无需代码； 3.caffe的下载与安装： （1）下载 （2）安装 （3）caffe的下载与安装以及一些基本的介绍官网
深度学习_21天实战Caffe.pdf
chenxuanhanhao的专栏
08-14 3113
深度学习_21天实战Caffe.pdf 原 深度学习21天实战caffe学习笔记《1:深度学习的过往》 1. 深度学习DL： 1.1、有监督学习、无监督学习、过拟合、训练样本、泛化、训练集、验证集、测试集这些和深度学习有关的知识需要实现明白，这里有一个深度学习的资料你们可以去下载； http://download.youkuaiyun.com/detail/julialove102123...
Caffe-10-微调finetune-概念+操作步骤
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08-02 1458
微调的概念 win下caffe微调教程1 为什么finetune 什么是finetune finetune 与 scrachtch的区别 scrachtch fine-tuning finetune怎么操作 准备数据集 计算数据集的mean文件 调整网络层参数 输入层的source 和 meanfile 最后一层输出层的类别数 最后一层改名 其他不是必须的 lr crop_size 修改Solver
深度学习调参总结（英文版）
04-26
Disclaimer: weakly coupled topics, so may be a little chaotic, short summaries of interesting problems, my random thoughts on those problems, A rough plan of this presentation: learning schedulers, batch size optimizers ZeroInit mixup, label smoothing etc
Neural Networks: Tricks of the Trade, Second Edition
03-29
Neural Networks: Tricks of the Trade, Second Edition Editors: Grégoire Montavon, Geneviève B. Orr, Klaus-Robert Müller 有关神经网络、深度学习Tricks的入门经典书籍。
深度学习 [调参经验]
gukedream的专栏
01-21 376
调参经验 模型选择 通常我会使用一个简单的CNN模型（这个模型一般包含5个卷积层）将数据扔进去训练跑出一个baseline，这一步工作主要是为了验证数据集的质量。如果这个模型训练结果很差就不要先调试模型，需要检查一下你的训练集数据，看看图像的质量，图像标签是否正确，模型的代码是否正确等等，否则就是在做无用功，毕竟：garbage in,garbage out。   超参数的选择 调参是项技术...
（转）Caffe调参经验资料文章
计算机视觉算法、工程、产品
05-13 1260
Caffe调参经验资料文章
caffe训练调参
山中有石为玉
02-15 411
参考：https://blog.youkuaiyun.com/qq_16234613/article/details/79596609 https://zhuanlan.zhihu.com/p/34234084 https://blog.youkuaiyun.com/yuanlunxi/article/details/79378301
caffe 调参理解
u010935076的博客
06-27 346
1.降低过拟合最简单的方法就是进行数据增强，数据增强可通过普通的图像转换和水平翻转。
fasterrcnn学习笔记
最新发布
03-28
### 关于NULL的理解 在C语言中，`NULL` 是一个特殊的宏定义，其本质是一个值为 `0` 的指针。这里的 `0` 并不是一个普通的整数零，而是一个特定的内存地址——即 **空地址** 或者称为 **零地址**[^1]。 具体来说，在不同的编程环境中，`NULL` 可能有不同的实现方式。例如： - 在 C++ 中，通常会简单地将 `NULL` 定义为 `0`。 - 而在纯 C 环境下，则可能将其定义为 `(void*)0`，这表明它是一个指向 `void*` 类型的特殊指针[^2]。 #### NULL的实际意义 当程序员使用 `NULL` 来初始化或者赋值给某个指针时，实际上是在告诉该指针不指向任何有效的内存位置。这种做法有助于防止程序尝试访问非法或未分配的内存区域从而引发崩溃或其他不可预测的行为。 然而需要注意的是，如果试图解引用一个被设置成 `NULL` 的指针(比如通过此指针对其所假设存在的对象执行操作)，大多数现代操作系统都会触发保护机制并抛出异常—这就是所谓的“段错误(segmentation fault)”现象。 下面展示如何安全地处理涉及 `NULL` 的情况的一个例子: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> int main() { int *p = NULL; // 正确地声明了一个初始为空(null)状态下的整型指针 if (p != NULL){ printf("%d\n", *p); } else{ puts("Pointer is null, cannot dereference."); } return EXIT_SUCCESS; } ``` 上述代码片段展示了良好的实践方法：总是先检查指针是否非空再对其进行进一步的操作。 ### Fast R-CNN学习资源推荐 对于希望深入研究Fast R-CNN算法及其应用的人来说，可以从以下几个方面入手获取相关资料和笔记： 1. 原论文阅读：“Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation.” 这篇由Ross Girshick等人发表的文章详细介绍了R-CNN系列模型的基础理论框架以及改进版本Fast/Faster R-CNN的设计思路。 2. GitHub项目探索：许多开发者基于原始研究成果开发出了开源实现库，这些仓库不仅包含了完整的源码还附带详细的文档说明。例如官方caffe实现或者其他社区贡献如PyTorch迁移版等都是非常宝贵的第一手参考资料。 3. 博客文章总结：网络上也有不少个人撰写的教程类博文专门讲解Fast R-CNN的工作原理、训练流程还有调参技巧等内容，适合初学者快速入门的同时也能帮助有一定基础的人巩固知识点。 4. MOOC课程观看：一些知名大学开设的数据科学/机器视觉方向在线教育平台提供了系统的授课视频材料覆盖到目标检测领域内的经典技术包括但不限于Fast R-CNN家族成员们。 5. 技术论坛交流讨论：像Stack Overflow,Cross Validated这样的问答网站聚集了大量的专业人士可以就遇到的具体问题寻求解答；另外Reddit子板块r/MachineLearning也是分享心得体验的好地方。
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