文章目录

深度学习模型的训练技巧

深度学习模型的训练技巧有很多方面。
首先，数据预处理至关重要。包括数据清洗、数据增强、数据归一化等操作。其目的是使输入数据更符合模型要求，提高训练效果。例如，将数据进行集中，使数据均值为 0，每个维度的每次变动为 1，或者在输入维度随量级排序变化时，使用那个维度的 log (1+x)。
在优化器选择方面，近年来有许多梯度下降优化算法。自适应优化算法如 Adam、RMSprop、Adadelta 等自动更新学习率，收敛速度快，但最终表现通常稍差。具有动量的随机梯度下降（SGD）通常可以达到更好的最小值，获得更好的最终精度，但可能花费更长时间且依赖健壮的初始化和学习率衰减策略。一种两全其美的方法是先使用 Adam，然后切换到 SGD + 动量优化。
处理不均衡数据也是一个关键问题。当面对不平衡的数据时，如安全预测中持有武器和未持有武器的视频数量差异大，直接训练模型会导致偏向多数类的预测。
此外，还可以考虑以下技巧。获取高质量的输入 / 输出数据集，确保其足够大、具有代表性且有相对清楚的标签。在批处理时，根据硬件配置选取适合的批处理规模，一般每次执行多个训练样本可提高效率，但不要使用过大的批处理以免导致低效和过多过度拟合。梯度归一化可根据批处理的大小来拆分梯度。
考虑使用其他的学习率调整计划，如循环学习率和 1Cycle 学习率方法，可能有助于更快越过损失鞍点，提高收敛速率和模型泛化能力。在 DataLoader 中使用多个辅助进程并页锁定内存，一般将进程数量设置为可用 GPU 数量的四倍。最大化 batch 大小，在 GPU 内存允许的情况下增大 batch 将会增快训练速度，但同时需调整学习率等其他超参数。使用自动混合精度 AMP，一些运算在不损失准确率的情况下，使用半精度（FP16）速度更快。
数据预处理还包括归一化、数据增强等。常见的数据增强方式有随机旋转、翻转、裁剪等，可减少过拟合风险。批量归一化通过在每一层对数据进行标准化，使模型训练更加稳定，加速收敛，防止梯度消失。学习率调整、提前停止、模型压缩与剪枝、模型并行与分布式训练、自动化超参数调整等也是提高训练效率和精度的技巧。超参数的选取需根据经验和实验决定，常用方法有网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化等。在实际的卷积训练中，可以优化卷积核，如将 3x3 的卷积核裁成 3x1 和 1x3 的卷积核，提升运算速度。多通道卷积技术可在单个卷积层中加入若干个不同尺寸的过滤器，使生成的 feature map 特征更加多样性。

深度学习数据预处理技巧

深度学习中的数据预处理至关重要，它为模型的有效训练奠定基础。数据预处理包括多个方面。首先，去除唯一属性是常见步骤之一，如一些 id 属性通常不能刻画样本自身的分布规律，可直接删除。对于缺失值的处理也有多种方法，可直接使用含有缺失值的特征，也可删除含有大量缺失值的属性，或者采用均值插补、同类均值插补、建模预测等方法进行缺失值补全。例如，均值插补可在样本属性距离可度量时，使用该属性有效值的平均值来插补缺失值；若距离不可度量，则使用众数插补。同类均值插补先将样本分类，再以该类中样本的均值来插补缺失值。建模预测则将缺失的属性作为预测目标，将数据集按是否含有特定属性的缺失值分为两类，利用现有机器学习算法进行预测。此外，数据标准化和归一化也是重要环节。数据标准化是将数据转换为同一范围内，计算均值、方差和标准差后进行标准化处理。数据归一化则是将数据的值缩放到同一范围内，可采用除以数据绝对值的最大值或先零均值后除以每一维数据的标准差等方法。还有中心化 / 零均值化，将每一维原始数据减去每一维数据的平均值，以替代原始数据。PCA（主成成分分析）和白化也是常用的数据预处理方法。PCA 首先将数据变成 0 均值的，然后计算协方差矩阵得到数据不同维度之间的相关性，通过对协方差矩阵进行 SVD 分解，将数据投影到特征向量上实现去相关，且可通过选取前几个特征向量来减少数据维度。白化则是在 PCA 的基础上再除以每一个特征的标准差，以使其归一化。

优化器选择对深度学习模型的影响

优化器的选择在深度学习模型中起着关键作用。不同的优化器在更新参数的方式和速度上存在差异，合适的优化器能加速模型的训练过程，提高模型的准确率和泛化能力。常见的优化器有随机梯度下降（SGD）、动量（Momentum）、Adagrad、RMSProp、Adam 等。SGD 是深度学习中最为基础的优化器之一，其原理是通过沿着梯度的负方向进行参数更新，以最小化损失函数。然而，SGD 容易陷入局部最优解，且在面对参数空间非凸、梯度值变化较大时，收敛速度也比较慢。Adam 等自适应优化器凭借其高效性和鲁棒性，成为许多任务的首选，但面对特定场景，如高度非平稳目标函数或稀疏梯度，其他策略如 AdaMax 或许更合适。优化器负责更新模型参数以最小化损失函数，其选择取决于问题的复杂性、数据规模、计算资源等因素。优化器的核心概念包括损失函数、梯度和学习率。损失函数用于衡量模型预测与真实值之间的差异；梯度用于表示参数更新方向；学习率用于控制参数更新速度，是一个超参数。

学习率调整计划对深度学习的作用

学习率在深度学习中是一个关键的超参数，对模型的训练过程起着重要作用。学习率控制着模型在每次更新时权重的调整幅度，决定了梯度下降算法在最小化损失函数时的步长。学习率过低，虽然可以确保不会错过任何局部最小值，但会导致训练时间过长，特别是在陷入局部最优的情况下。学习率过高，则容易错过全局最小值，导致结果不收敛。一般来说，batch-size 的大小与学习率的大小成正比。batch-size 越大，算法收敛方向的置信度越大，可选择较大的学习率来加快收敛速度；而小的 batch-size 规律性较差，需要小的学习率保证不出错。在显存允许的情况下，选择大的 batch-size。学习率调整策略丰富多样，包括 StepLR、MultiStepLR、ExponentialLR、CosineAnnealingLR、LambdaLR、OneCycleLR、Poly、WarmupLR 等。例如，余弦退火策略（CosineAnnealingLR）按照余弦曲线调整学习率，学习率从最大值开始，在多个时期内沿着余弦曲线逐渐减小到最小值。这种方法对于避免损失景观中的局部极小值以及在训练的后期阶段微调模型特别有效。
深度学习模型的训练技巧涵盖多个方面。数据预处理能提高模型的收敛速度，减少过拟合风险。优化器的选择要根据问题特点和资源情况，不同优化器有各自的优势和适用场景。学习率的调整对模型训练至关重要，合适的学习率调整计划可以提高收敛速度，避免不收敛或过拟合。在实际训练中，需要综合考虑这些因素，通过实验验证找到最适合特定任务的训练技巧组合。