作者 | Christopher Dossman
编译 | ronghuaiyang
在我们的机器学习实验室,我们在许多高性能的机器已经积累了成千上万个小时的训练。然而,并不是只有计算机在这个过程中学到了很多东西:我们自己也犯了很多错误,修复了很多错误。
在这里,我们根据我们的经验(主要基于 TensorFlow)提出了一些训练深度神经网络的实用技巧。有些建议对你来说可能是显而易见的,但对我们中的某个人来说却不是。其他的建议可能不适用,甚至对你的特定任务来说是不好的建议:谨慎使用!
我们承认这些都是众所周知的方法。我们也站在巨人的肩膀上!我们这篇文章的目的仅仅是对它们进行高层次的总结,以便在实践中使用。
通用 Tips
调试神经网络
如果你的网络没有学习(意思是:在训练过程中,损失没有收敛,或者你没有得到你期望的结果),试试下面的建议:
用一个例子来学习一下
为了使上面描述的过程更接近实际,这里有一些损失图(通过 TensorBoard 画出来的),用于我们构建的卷积神经网络的一些实际回归实验。
起初,这个网络根本没有学习:
我们尝试对值进行 clipping,以防止它们超出界限:
嗯。看看这些没做平滑的值有多疯狂。学习率太高?我们试着降低学习速度,只对一个输入进行训练:
你可以看到学习率的最初几个变化发生在什么地方(大约在第 300 步和第 3000 步)。显然,我们衰减得太快了。所以,在衰减之前给它更多的时间,它可以做得更好:
你可以看到我们在 2000 步和 5000 步时衰减。这个更好,但仍然不是很好,因为它没有趋近于 0。
然后,我们禁用了学习率衰减,并尝试将值移动到一个更窄的范围内,不过不是通过输入 tanh。虽然这明显使错误值低于 1,但我们仍然不能过拟合训练集:
通过删除 batch normalization,我们发现,在经过一两次迭代之后,网络可以快速输出 NaN。我们禁用了 batch normalization,并将初始化更改为 variance scaling。这些改变了一切!我们能够过拟合我们的测试集,只是一个或两个输入。虽然底部的图表盖住了 Y 轴,但初始误差值远远高于 5,表明误差减少了近 4 个数量级:
上面的图表非常平滑,但是你可以看到它与测试输入过拟合的速度非常快,随着时间的推移,整个训练集的损失降到了 0.01 以下。这并没有降低学习率。在学习率下降一个数量级后,我们继续训练,得到了更好的结果:
这些结果好多了!但是如果我们以几何的方式衰减学习率而不是把训练分成两部分呢?
将每一步的学习率乘以 0.9995,结果并不好:
大概是因为衰减太快了,乘数为 0.999995 的情况要好一些,但结果几乎等于完全不衰减。我们从这个特殊的实验序列中得出结论,batch normalization 隐藏了糟糕的初始化所导致的急剧变化的梯度,降低学习率对 ADAM 优化器并没有特别的帮助,除了在最后可能会故意降低。与 batch normalization 一起,clipping 只是掩盖了真正的问题。我们还通过将高方差输入值放入 tanh 来处理它们。
我们希望随着你对构建深度神经网络越来越熟悉,你会发现这些基本技巧非常有用。通常,只是一些简单的事情就能改变一切。
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