深度学习模型训练中的tips记录

1、keras中的训练集、验证集、测试集问题

在模型fit时，需要输入训练、验证和测试相关参数，需要注意以下tips：
# validation_split表示将训练集中拿出一部分比例数据作为验证集，验证集不参与模型参数校正，仅作为验证训练是否会过拟合等。
# validation_data会使validation_split失效，有的代码中将测试集赋值给validation_data。
# 一般情况下，数据量大时，可以分三部分，指定validation_split将训练集中的一部分作为验证集，测试集作为独立一部分；当数据量不够时，只分两部分，即训练集与验证集，测试集与验证集设置为相同
# 训练结果的好坏是通过观察训练集和验证集的收敛情况决定。
# 使用validation_split时需要提前将数据打乱，因为fit中的打乱在validation_split之后，参考https://blog.youkuaiyun.com/xjcvip007/article/details/52801216与https://www.jianshu.com/p/0c7af5fbcf72。

2、mnist数据读取问题

# keras使用的load_data()函数读取的是亚马逊网站上的mnist.npz文件，读取之后直接返回训练集和测试集，训练过程中需要注意两点：（1）像素数据的scale：黑白像素的取值在0-255之间，因此数据需要除以255做0-1的scale；

（2）load_data读取的标签每个样本对应一个数值，需要做one-hot编码，比如mnist每条数据的标签转化成10维向量[0 0 0 0 0 0 1 0 0 0]样式。keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes)可以实现这个编码。

# mnist官网上的数据是四个类似于train-images-idx3-ubyte.gz数据，分别存放训练和测试的图像数据和标签，tensorflow的mnist.py文件提供数据操作接口，通过mnist.py读取的数据已经做了scale处理和one-hot编码。