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本文汇总了在训练CNN和Transformer模型时，学习率调整和超参数设置的经验，包括学习率预热、衰减策略、自适应学习率算法、监控验证性能以及超参数工具。同时讨论了批量大小、权重初始化、正则化、激活函数、优化器等关键超参数的影响。对于阳性样本少的情况，提出了数据扩充和损失函数设计的解决方案。最后，介绍了提高算法鲁棒性的多种方法，如数据增强、正则化和对抗训练等，并概述了神经网络的初始化方法，如Xavier和He初始化。
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本篇是延续第一篇： 【AI面试】工作和面试过程中，经常遇到的其他问题汇总一（持续更新）
如果你还没有看过上一篇文章，建议先去看看，尽管这两篇文章没有什么交集。
一、在CNN和transformer的训练过程中，学习率的调整，有什么经验？
在训练卷积神经网络（CNN）和Transformer网络时，学习率的调整是一个至关重要的步骤，因为它会直接影响到模型的收敛速度和最终性能。这里有一些关于学习率调整的通用经验指导：
- 学习率预热（Warm-up）
特别是在训练大型模型如Transformer时，学习率预热是非常有用的。学习率预热是指在训练初期，学习率从一个较小的值逐渐增加到预定的初始学习率。这种方法可以帮助模型在训练开始时稳定下来，防止模型在初始阶段由于较大的学习率而发散。
- 学习率衰减（Decay）
随着训练的进行，逐渐降低学习率可以帮助模型更细致地逼近全局最小。常见的学习率衰减策略包括：
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阶梯式衰减：在预定的epoch数后，学习率乘以一个常数因子（如0.1）。
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指数衰减：学习率按照一个指数函数逐渐减少。
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