cnn调参经验 多动手 多总结

本文探讨了神经网络调参的技巧与经验,强调理解各层及参数的重要性,通过实践摸索参数对网络性能的影响。推荐多篇专业文献,涵盖深度学习、反向传播算法、RNN性能优化等内容。

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这个问题,其实我也是初学,水平有限,说说自己的感觉吧。在潜意识里,我始终觉得神经网络的东西和中医看病有种隐隐的联系,经验(自己的和别人的)、感觉这些谈不上有什么标准化的东西确是挺重要的东西。基于此,调试一个神经网络,就需要首先熟悉网络的每个层、每个参数的作用是什么,为什么要有这样的设置,通常researcher们都基于什么样的原则来设置?其次,多自己动手设置一下,找找感觉,看看不同的参数设置会产生什么样的效果,为什么会产生这样的效果(定量分析会比较困难,也可以凭着感觉想想为什么这样的设置会产生这样的效果,也可以直接把每层的output解刨出来看看)?最后,熟能生巧吧。。。
相关材料有很多,个人推荐两个大家熟知的可以常翻来看看:





调参资料总结
Neural Network: Trick of the Trade Neural Networks: Tricks of the Trade
Practical Recommendations for Gradient-based Training of Deep Architectures arxiv.org/abs/1206.5533


《 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。
### 刘二与CNN在深度学习中的关系 #### 1. **刘二的贡献** 刘二是B站上一位知名的深度学习UP主,其专注于PyTorch框架的教学视频广受好评。他通过一系列名为《Pytorch深度学习实践》的内容[^1],深入浅出地讲解了卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的基础理论及其实际应用。这些课程不仅涵盖了基本概念,还涉及高级主题如ResNet、Inception Model等复杂架构的设计思路。 #### 2. **CNN的核心特性** 卷积神经网络是一种专门设计用于处理具有网格状拓扑数据结构(如图像像素矩阵)的强大工具[^2]。它能够有效提取空间层次上的特征,在计算机视觉领域取得了巨大成功。然而由于其计算密集型特点,如何高效实现成为工业界关注的重点之一。 - **经典模型介绍** 在教学过程中,刘二详细解析了几种经典的CNN模型,包括但不限于LeNet、AlexNet以及更现代的VGG系列和ResNet[^3]。特别是对于后者——即带有跳跃连接机制的深层残差网络(Deep Residual Networks),进行了重点阐述并演示其实现方法。 - **优化技巧探讨** 针对传统梯度下降法可能存在的局限性(比如易陷入局部最优解等问题),他也提到虽然理论上存在这种风险但在高维空间下实际上并不常见;因此即便如此简单的策略仍然适用于大数场景下的权重更新操作[^4]。 #### 3. **具体技术细节分析** ##### (a). Inception Module 作为提升效率的一种创新方案,“Network-in-Network”的理念被引入其中,利用\(1\times1\)的小尺寸滤波器来减少参数数量的同时完成跨信道间的数据交互功能[^5]。此外该模块还能自动探索最佳组合形式从而缓解人工调参带来的困扰。 ##### (b). 实际编码示范 以下是基于上述原理构建的一个简单版本分类器实例: ```python import torch from torch import nn class SimpleCNN(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleCNN, self).__init__() # 定义卷积层 self.conv_layers = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=6, kernel_size=5), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2), nn.Conv2d(in_channels=6, out_channels=16, kernel_size=5), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2) ) # 全连接层部分 self.fc_layer = nn.Linear(16 * 4 * 4, 10) def forward(self, x): batch_size = x.size(0) features = self.conv_layers(x) flattened_features = features.view(batch_size, -1) # 转换形状以便输入到全连接层 output = self.fc_layer(flattened_features) return output model = SimpleCNN() print(model) ``` 此代码片段展示了如何定义一个基础版的二维卷积运算序列,并最终将其映射至指定类别数目之上。 --- ### 总结 综上所述,刘二通过对各类先进算法和技术手段详尽剖析的方式帮助初学者快速掌握有关于CNN的知识体系,无论是从直观理解还是动手实操层面均给予了极大助力。
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