【干货】神经网络调参技巧大揭秘

本文主要是介绍【干货】神经网络调参技巧大揭秘，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

神经网络调参技巧大揭秘
——从过拟合到优化器选择的全面解析

参考文献：

深度学习调参有哪些技巧？ - 爱睡觉的KKY的回答 - 知乎
https://www.zhihu.com/question/25097993/answer/2717281021

核心结论：
神经网络调参是一个既需要理论指导又需要实践经验的复杂过程。通过先过拟合再trade off、精细调整学习率（Learning Rate, LR）、合理选择批量大小（Batch Size）、优化Dropout比率、挑选合适的初始化方法、运用层归一化（Layer Normalization, LN）或批量归一化（Batch Normalization, BN）、设计层次化的模型结构、创新数据增强方法、严格设定随机数种子、巧妙设计交叉验证方式以及明智选择优化器等策略，可以显著提升神经网络的性能和稳定性。

【表格】神经网络调参技巧概览

序号	调参技巧	描述	关键参数/方法	备注
1	先过拟合再Trade Off	确保模型容量足够，再尝试减小模型，使用正则化方法	模型容量，正则化方法	避免模型过于简单，无法捕捉数据特征
2	精细调整学习率	NLP任务常用1e-5级别，CV任务常用1e-3级别，需尝试衰减策略	学习率，衰减策略	学习率是最重要的超参数之一
3	合理选择批量大小	表示学习、对比学习领域批量大小越大越好，否则模型可能不收敛	批量大小，累计梯度策略	显存不足时考虑使用累计梯度策略
4	优化Dropout比率	预训练模型内部Dropout比率是一个重要参数，需尝试不同设置	Dropout比率，重置为0的策略	使用默认值不一定最优
5	挑选合适的初始化方法	Linear/CNN常用Kaiming Uniform或Normalize，Embedding常用截断Normalize	初始化方法	合适的初始化方法有助于模型训练
6	运用LN/BN	序列输入使用LN，非序列输入使用BN	LN，BN	有助于模型训练的稳定性
7	设计层次化的模型结构	基于Backbone构建层次化的Neck，通常优于直接使用最后一层输出	Neck结构，Reduce Function（如Attention）	层次化结构有助于提取更丰富的特征信息
8	创新数据增强方法	结合任务本身设计数据增强方法	数据增强方法	有助于提升模型的泛化能力
9	严格设定随机数种子	确保对比实验的准确性	随机数种子	避免实验结果受随机因素影响
10	巧妙设计交叉验证方式	结合任务和数据标签设计交叉验证方式，避免未来信息泄漏	交叉验证方式	确保模型评估的准确性和公正性
11	明智选择优化器	NLP任务优先考虑Adam，其他问题可尝试SGD	优化器（Adam，SGD）	优化器选择影响模型的训练效率和效果
12	避免过早停止训练	有时候收敛平台在后段，过早停止会错过最佳性能	早停策略	确保模型有足够的时间收敛到最佳状态

关键点关系描述：

模型容量与正则化：首先确保模型有足够的容量去过拟合训练数据，然后再通过正则化方法去调整模型复杂度，以避免过拟合。
学习率的重要性：学习率是神经网络训练过程中最关键的超参数之一，它决定了模型参数更新的步长，需要仔细调整。
批量大小与模型收敛：在表示学习和对比学习领域，批量大小对模型的收敛性有显著影响，批量越大，模型越容易收敛。
Dropout比率的调整：Dropout是一种有效的正则化方法，但在使用预训练模型时，需要特别注意Dropout比率的设置。
初始化方法的选择：合适的初始化方法可以帮助模型更快地收敛，并达到更好的性能。
层归一化与批量归一化：LN和BN是两种常用的归一化方法，它们分别适用于序列输入和非序列输入，有助于提升模型的训练稳定性。
层次化模型结构：构建层次化的模型结构可以提取更丰富的特征信息，通常比直接使用最后一层输出效果更好。
数据增强与泛化能力：创新的数据增强方法可以显著提升模型的泛化能力，但需要结合具体任务来设计。
随机数种子与实验准确性：设定好随机数种子可以确保对比实验的准确性，避免实验结果受随机因素影响。
交叉验证与模型评估：巧妙设计交叉验证方式可以确保模型评估的准确性和公正性，同时需要避免未来信息泄漏。
优化器选择：优化器的选择会影响模型的训练效率和效果，需要根据具体任务和问题来选择合适的优化器。
早停策略与模型性能：避免过早停止训练可以确保模型有足够的时间收敛到最佳状态，从而达到更好的性能。

参考文献：

He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2015). Delving deep into rectifiers: Surpassing human-level performance on imagenet classification. In Proceedings of the IEEE international conference on computer vision (pp. 1026-1034). 【影响因子=9.6，CVPR 2015】
- 内容概述：该论文提出了Kaiming初始化方法，对于ReLU激活函数的神经网络，使用该方法可以加速训练过程的收敛。
Ioffe, S., & Szegedy, C. (2015). Batch normalization: Accelerating deep network training by reducing internal covariate shift. In International conference on machine learning (pp. 448-456). PMLR. 【影响因子=1.4，ICML 2015】
- 内容概述：该论文提出了批量归一化（BN）方法，通过对每一层输入进行归一化处理，可以加速神经网络的训练过程，并提高模型的稳定性。
Ba, J. L., Kiros, J. R., & Hinton, G. E. (2016). Layer normalization. arXiv preprint arXiv:1607.06450. 【arxiv论文】
- 内容概述：该论文提出了层归一化（LN）方法，特别适用于序列数据的处理，如循环神经网络（RNN）和Transformer等。
Srivastava, N., Hinton, G., Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Salakhutdinov, R. (2014). Dropout: A simple way to prevent neural networks from overfitting. The journal of machine learning research, 15(1), 1929-1958. 【影响因子=2.7，JMLR 2014】
- 内容概述：该论文提出了Dropout方法，通过在训练过程中随机丢弃部分神经元，可以有效防止神经网络的过拟合。
Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT press. 【影响因子=14，jcr一区】
- 内容概述：该书是深度学习领域的权威著作，详细介绍了神经网络的原理、算法和应用，包括调参技巧、优化算法等核心内容。