23、深度学习模型优化与生成技术全解析

深度学习模型优化与生成技术全解析

1. 超参数优化

在构建深度学习模型时，我们会面临许多看似随意的决策，例如：
- 应该堆叠多少层？
- 每层应该包含多少个单元或滤波器？
- 应该使用 ReLU 作为激活函数，还是其他函数？
- 是否应该在给定层之后使用批量归一化（BatchNormalization）？
- 应该使用多少丢弃率（dropout）？

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。

经验丰富的机器学习工程师和研究人员会随着时间积累对这些选择的直觉，培养超参数调整技能，但并没有正式的规则。为了在给定任务上达到最佳效果，不能仅仅依赖于可能出错的人为随意选择，因为初始决策几乎总是次优的。手动调整这些选择并反复重新训练模型是机器学习工程师和研究人员花费大量时间在做的事情，但这其实更适合交给机器来完成。

超参数优化的过程通常如下：
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上，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算法，它根据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。可能的技术有很多，如贝叶斯优化、遗传算法、简单随机搜索等。

训练模型的权重相对容易，只需在小批量数据上计算损失函数，然后使用反向传播算法将权重向正确的方向移动。然而，更新超参数却极具挑战性，原因如下：
- 计算反馈信号（这组超参数是否能在该任务上产生高性能