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训练深度神经网络的时候需要注意的一些小技巧


Data: 2015-08-13
 

翻译网上的哈,我觉得有很大一部分从没看到过,所以就翻译了下,如有不对的地方,欢迎指正:

1、准备数据:务必保证有大量、高质量并且带有干净标签的数据,没有如此的数据,学习是不可能的

2、预处理:这个不多说,就是0均值和1方差化

3、minibatch:建议值128,1最好,但是效率不高,但是千万不要用过大的数值,否则很容易过拟合

4、梯度归一化:其实就是计算出来梯度之后,要除以minibatch的数量。这个不多解释

5、下面主要集中说下学习率

总的来说是用一个一般的学习率开始,然后逐渐的减小它

一个建议值是0.1,适用于很多NN的问题,一般倾向于小一点。

一个对于调度学习率的建议:如果在验证集上性能不再增加就让学习率除以2或者5,然后继续,学习率会一直变得很小,到最后就可以停止训练了。

很多人用的一个设计学习率的原则就是监测一个比率(每次更新梯度的norm除以当前weight的norm),如果这个比率在10-3附近,如果小于这个值,学习会很慢,如果大于这个值,那么学习很不稳定,由此会带来失败。

6、使用验证集,可以知道什么时候开始降低学习率,和什么时候停止训练。

7、关于对weight初始化的选择的一些建议:

如果你很懒,直接用0.02*randn(num_params)来初始化,当然别的值你也可以去尝试

如果上面那个不太好使,那么久依次初始化每一个weight矩阵用init_scale / sqrt(layer_width) * randn,init_scale可以被设置为0.1或者1

初始化参数对结果的影响至关重要,要引起重视。

在深度网络中,随机初始化权重,使用SGD的话一般处理的都不好,这是因为初始化的权重太小了。这种情况下对于浅层网络有效,但是当足够深的时候就不行了,因为weight更新的时候,是靠很多weight相乘的,越乘越小,有点类似梯度消失的意思(这句话是我加的)

8、如果训练RNN或者LSTM,务必保证gradient的norm被约束在15或者5(前提还是要先归一化gradient),这一点在RNN和LSTM中很重要。

9、检查下梯度,如果是你自己计算的梯度。

10、如果使用LSTM来解决长时依赖的问题,记得初始化bias的时候要大一点

12、尽可能想办法多的扩增训练数据,如果使用的是图像数据,不妨对图像做一点扭转啊之类的,来扩充数据训练集合。

13、使用dropout

14、评价最终结果的时候,多做几次,然后平均一下他们的结果。

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