为什么你的模型效果这么差，深度学习调参有哪些技巧？

最近，一位来自伯克利的小哥Josh Robin分享了他的深度学习debug心得，从最简单模型开始一步步深入到复杂模型，希望能给刚上手的你一点帮助。

为什么别人的模型都能快速达到较低的错误率，而你的模型错误率却居高不下。

                                                                                                                                         △ 别人的曲线vs你的曲线

造出这种现象的原因可以分为4大类：

1. 模型实现中的bug：比如标签错误的问题。
2. 
   
3. 超参数选择不合适：模型对超参数很敏感，学习率太高或太低都不行。
4. 
   
5. 

                                                   △ 合适的学习率才能保证较低的错误率

   3. 数据模型不适配：比如你要训练一个自动驾驶图像识别的模型，用ImageNet数据集来训练就不合适。

                                                                                       △ ImageNet中的图片vs自动驾驶汽车拍摄的图片

   4. 数据集的构造问题：没有足够数据、分类不均衡、有噪声的标签、训练集合测试集分布不同。

深度学习debug的流程策略

针对上面的问题，小哥总结出调试深度学习模型的第一要义——悲观主义。

既然消除模型中的错误很难，我们不如先从简单模型入手，然后逐渐增加模型的复杂度。

他把这个过程分为5个步骤：

1. 从最简单模型入手；
   
2. 成功搭建模型，重现结果；
   
3. 分解偏差各项，逐步拟合数据；
   
4. 用由粗到细随机搜索优化超参数；
   
5. 如果欠拟合，就增大模型；如果过拟合，就添加数据或调整。

从简单模型开始

在这一步之前，Josh假定你已经有了初始的测试集、需要改进的单一指标、基于某种标准的模型目标性能。

首先，选择一个简单的架构。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。

                                                                                                                                     △ 多输入模型

模型推荐的默认设置：

• Adam优化器学习速率3e-4
  
• 激活函数选用ReLU或tanh
  
• ReLU初始化推荐使用He normal，tanh初始化推荐使用Glorot normal

为了简化问题，我们从一个只有1万样本的数据集开始训练，数据的特点包括：固定数量的目标、分类、更小的图片尺寸。由此创建一个简单的合成训练集。

开始搭建深度学习模型

在搭建模型之前，Josh总结了实现（Implement）的5种最常见的bug：    

错误的张量形状；预处理输入错误；损失函数错误输入；忘记设置正确的训练模型；错误的数据类型。

为了防止这些错误发生，Josh给出的建议是：尽可能减少代码的行数，使用现成的组件，然后再构建复杂的数据pipeline。

运行模型后，你可能会遇到形状不匹配、数据类型错误、内存不足等等问题。

对于第一个问题，可以在调试器中逐步完成模型创建和推理。数据类型错误是由于没有把其他类型数据转化成float32，内存不足是因为张量或者数据集太大。

评估

下面我们开始用错误率评估模型的性能。

测试集错误率 = 错误率下限 + 偏移 + 方差 + 分布偏差 + 验证集过拟合

为了处理训练集和测试集分布的偏差，我们使用两个验证数据集，一个样本来自训练集，一个样本来自测试集。

改进模型和数据

上一步中粗略搭建的模型错误率仍然相当高，我们应该如何改进？

让我们先用以下方法解决欠拟合的问题：

让模型更大（比如加入更多的层，每层中使用更多的单元）；减少正规化；错误分析；选择另一种性能更好的模型架构；调节超参数；加入更多特征。

                                                                                                                                      △ 解决欠拟合问题

首先，我们给模型加入更多的层，转换到ResNet-101，调节学习率，使训练集错误率降低到0.8%。

                                                                                                     △ 把训练集错误率降低到目标值以内

在出现过拟合后，我们可以增加训练集的样本量解决这个问题，把图片数量扩大到25万张。

                                                                                                                           △ 解决过拟合问题

经历过优化参数、权重衰减、数据增强等一系列操作后，我们终于把测试错误率降低到目标值。

                                                                                                                                          △ 目标错误率

接下来我们着手解决训练集和测试集的分布偏差问题。

分析测试验证集错误率，收集或者合成更多训练数据弥补二者的偏差。比如下面的自动驾驶目标识别模型，训练完成后，让它判断图片里有没有人，常常发生错误。

                                                                                                          △ 分析自动驾驶数据集的分布偏差

经过分析得出，训练集缺乏夜晚场景、反光等情况。后续将在训练集中加入此类数据纠正偏差。

另一种修正错误率的方法称为领域适配，这是一种使用未标记或有限标记数据进行训练的技术。它能在源分布上进行训练，并将其推广到另一个“目标”。

超参数优化

这是调试的最后一步，我们需要选取那些更敏感的超参数，下图是模型对不同超参数的敏感性：

                                                                                                                    △ 模型对不同超参数的敏感性

常用的超参数优化方法有：手动优化、网格搜索、随机搜索、由粗到细、贝叶斯优化。

                                                                                                                                     △ 由粗到细的随机搜索

你可以手动优化超参数，但是耗时而且需要理解算法的细节。Josh推荐的方法是由粗到细的随机搜索、贝叶斯优化。

由粗到细的随机搜索可以缩小超高性能参数的范围，缺点是由一些手动的操作。贝叶斯优化是优化超参数最有效一种无需手动干涉的方式，具体操作请参考：

https://towardsdatascience.com/a-conceptual-explanation-of-bayesian-model-based-hyperparameter-optimization-for-machine-learning-b8172278050f

最后附上本文提到的所有资源。

资源汇总

下载地址（需科学前往）：

http://josh-tobin.com/assets/pdf/troubleshooting-deep-neural-networks-01-19.pdf

或者在我们的公众号中回复debug获取。

Josh在教程最后推荐了吴恩达的《Machine Learning Yearning》，这本书能帮你诊断机器学习系统中的错误：

https://www.deeplearning.ai/machine-learning-yearning/

另外杨百翰大学也有一篇搭建和调试深度学习模型的博客：

链接：https://pcc.cs.byu.edu/2017/10/02/practical-advice-for-building-deep-neural-networks/