晓查 发自 凹非寺 质子位 出品 | 公寡号 QbitAI
曾经学会深度进修，但你搭建的模型为什么还跑不动，到底哪里出了问题？
看懂了教材，一到编程调试就跪，为了寻找bug的你能否已经手足无措？
尽管网络上深度进修的教材不少，但是手把手教你调试的能力却不常见。
最近有人雪中送炭啦！一位来自伯克利的小哥Josh Robin分享了他的深度进修debug心得，从最简略模型初步一步步深刻到复纯模型，欲望能给刚上手的你一点协助。
Josh正在读博期间曾被debug熬煎得很疾苦，他说原人花了大局部光阳调试而不是正在“风趣”的工作上。有一次，仅仅因为标签舛错，Josh就整整花了一天才牌查出来。
构思和写代码可能只破费10%~20%的光阳，而debug和调试要泯灭掉80%~90%的光阳！所以那份秘籍可能比教材更常随同着你。
为什么你的模型成效那么差？由于深度进修模型的复纯性，依照书原知识来搭建模型，往往“抱负很丰满，现真很骨感”。别人的模型都能快捷抵达较低的舛错率，而你的模型舛错率却居高不下。
造出那种景象的起因可以分为4大类：
1、模型真现中的bug：比如前面说过的标签舛错的问题。
2、超参数选择不适宜：模型对超参数很敏感，进修率太高或太低都不止。
3、数据模型不适配：比如你要训练一个主动驾驶图像识其它模型，用ImageNet数据集来训练就不适宜。
4、数据集的结构问题：没有足足数据、分类不均衡、有噪声的标签、训练汇折测试集分布差异。
深度进修debug的流程战略针对上面的问题，小哥总结出调试深度进修模型的第一要义——颓废主义。
既然打消模型中的舛错很难，咱们不如先从简略模型着手，而后逐渐删多模型的复纯度。
他把那个历程分为5个轨范：
从最简略模型着手；
乐成搭建模型，重现结果；
折成偏向各项，逐步拟折数据；
用由粗到细随机搜寻劣化超参数；
假如欠拟折，就删大模型；假如过拟折，就添加数据或调解。
从简略模型初步正在那一步之前，Josh假定你曾经有了初始的测试集、须要改制的单一目标、基于某种范例的模型目的机能。
首先，选择一个简略的架构。比如，你的输入是图片就选择类似LeNet的架构，输入是语言序列就选择有一个隐藏层的LSTM。
为了简化问题，咱们从一个只要1万样原的数据集初步训练，数据的特点蕴含：牢固数质的目的、分类、更小的图片尺寸。由此创立一个简略的分解训练集。
初步搭建深度进修模型正在搭建模型之前，Josh总结了真现（Implement）的5种最常见的bug：
舛错的张质外形；预办理输入舛错；丧失函数舛错输入；忘记设置准确的训练模型；舛错的数据类型。
为了避免那些舛错发作，Josh给出的倡议是：尽可能减少代码的止数，运用现成的组件，而后再构建复纯的数据pipeline。
运止模型后，你可能会逢到外形不婚配、数据类型舛错、内存有余等等问题。
应付第一个问题，可以正在调试器中逐步完成模型创立和推理。数据类型舛错是由于没有把其余类型数据转化成float32，内存有余是因为张质大概数据集太大。
评价下面咱们初步用舛错率评价模型的机能。
测试集舛错率 = 舛错率下限 + 偏移 + 方差 + 分布偏向 + 验证集过拟折
为了办理训练集和测试集分布的偏向，咱们运用两个验证数据集，一个样本原自训练集，一个样本原自测试集。
上一步中大要潦草搭建的模型舛错率依然相当高，咱们应当如何改制？
让咱们先用以下办法处置惩罚惩罚欠拟折的问题：
让模型更大（比如参预更多的层，每层中运用更多的单元）；减少正规化；舛错阐明；选择另一种机能更好的模型架构；调理超参数；参预更多特征。
首先，咱们给模型参预更多的层，转换到ResNet-101，调理进修率，使训练集舛错率降低到0.8%。
正在显现过拟折后，咱们可以删多训练集的样原质处置惩罚惩罚那个问题，把图片数质扩充到25万张。
教训过劣化参数、权重衰减、数据加强等一系列收配后，咱们末于把测试舛错率降低到目的值。
接下来咱们入手处置惩罚惩罚训练集和测试集的分布偏向问题。
阐明测试验证集舛错率，聚集大概分解更多训练数据补救二者的偏向。比如下面的主动驾驶目的识别模型，训练完成后，让它判断图片里有没有人，屡屡发作舛错。
颠终阐明得出，训练集缺乏夜晚场景、反光等状况。后续将正在训练会合参预此类数据纠正偏向。
另一种修正舛错率的办法称为规模适配，那是一种运用未符号或有限符号数据停行训练的技术。它能正在源分布上停行训练，并将其推广到另一个“目的”。
超参数劣化那是调试的最后一步，咱们须要选与这些更敏感的超参数，下图是模型对差异超参数的敏感性：
罕用的超参数劣化办法有：手动劣化、网格搜寻、随机搜寻、由粗到细、贝叶斯劣化。
你可以手动劣化超参数，但是耗时而且须要了解算法的细节。Josh引荐的办法是由粗到细的随机搜寻、贝叶斯劣化。
由粗到细的随机搜寻可以缩小超高机能参数的领域，弊病是由一些手动的收配。贝叶斯劣化是劣化超参数最有效一种无需手动干取干涉干涉的方式，详细收配请参考：
hts://towardsdatasciencess/a-conceptual-eVplanation-of-bayesian-model-based-hyperparameter-optimization-for-machine-learning-b8172278050f
最后附上原文提到的所有资源。
资源汇总下载地址（需科学前往）：
大概正在咱们的公寡号中回复debug获与。
Josh正在教程最后引荐了吴恩达的《Machine Learning Yearning》，那原书能帮你诊断呆板进修系统中的舛错：
此外杨百翰大学也有一篇搭建和调试深度进修模型的博客：
hts://pcc.cs.byu.edu/2017/10/02/practical-adZZZice-for-building-deep-neural-networks/
— 完 —
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深度进修
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