简要介绍下tensorflow的计算图 | 深度学习-技术圈

文 | 七月在线
编 | 小七

解析一:
@陈运文：cnn的调参主要是在优化函数、embedding的维度还要残差网络的层数几个方面。

优化函数方面有两个选择：sgd、adam，相对来说adam要简单很多，不需要设置参数，效果也还不错。


embedding随着维度的增大会出现一个最大值点，也就是开始时是随维度的增加效果逐渐变好，到达一个点后，而后随维度的增加，效果会变差。


残差网络的层数与embedding的维度有关系，随层数的增加，效果变化也是一个凸函数。
另外还有激活函数，dropout层和batchnormalize层的使用。激活函数推荐使用relu，dropout层数不易设置过大，过大会导致不收敛，调节步长可以是0.05，一般调整到0.4或者0.5就可找到最佳值。

以上是个人调参的一些经验，可供参考。


解析二
一、参数初始化
下面几种方式,随便选一个,结果基本都差不多。但是一定要做。否则可能会减慢收敛速度，影响收敛结果，甚至造成Nan等一系列问题。
下面的n_in为网络的输入大小，n_out为网络的输出大小，n为n_in或(n_in+n_out)*0.5
Xavier初始法论文：http://jmlr.org/proceedings/papers/v9/glorot10a/glorot10a.pdf

He初始化论文：https://arxiv.org/abs/1502.01852
A）uniform均匀分布初始化：w = np.random.uniform(low=-scale, high=scale, size=[n_in,n_out])
①Xavier初始法，适用于普通激活函数(tanh,sigmoid)：scale = np.sqrt(3/n)
②He初始化，适用于ReLU：scale = np.sqrt(6/n)

B）normal高斯分布初始化：w = np.random.randn(n_in,n_out) * stdev # stdev为高斯分布的标准差，均值设为0
①Xavier初始法，适用于普通激活函数 (tanh,sigmoid)：stdev = np.sqrt(n)
②He初始化，适用于ReLU：stdev = np.sqrt(2/n)

C）svd初始化：对RNN有比较好的效果。参考论文：https://arxiv.org/abs/1312.6120

二、数据预处理方式
zero-center ,这个挺常用的.X -= np.mean(X, axis = 0) # zero-centerX /= np.std(X, axis = 0) # normalize
PCA whitening,这个用的比较少.

三、训练技巧
要做梯度归一化,即算出来的梯度除以minibatch size
clip c(梯度裁剪): 限制最大梯度,其实是value = sqrt(w1^2+w2^2….),如果value超过了阈值,就算一个衰减系系数,让value的值等于阈值: 5,10,15

dropout对小数据防止过拟合有很好的效果,值一般设为0.5,小数据上dropout+sgd在我的大部分实验中，效果提升都非常明显.因此可能的话，建议一定要尝试一下。dropout的位置比较有讲究, 对于RNN,建议放到输入->RNN与RNN->输出的位置.关于RNN如何用dropout,可以参考这篇论文:http://arxiv.org/abs/1409.2329

adam,adadelta等,在小数据上,我这里实验的效果不如sgd, sgd收敛速度会慢一些，但是最终收敛后的结果，一般都比较好。如果使用sgd的话,可以选择从1.0或者0.1的学习率开始,隔一段时间,在验证集上检查一下,如果cost没有下降,就对学习率减半. 我看过很多论文都这么搞,我自己实验的结果也很好. 当然,也可以先用ada系列先跑,最后快收敛的时候,更换成sgd继续训练.同样也会有提升.据说adadelta一般在分类问题上效果比较好，adam在生成问题上效果比较好。

除了gate之类的地方,需要把输出限制成0-1之外,尽量不要用sigmoid,可以用tanh或者relu之类的激活函数.1. sigmoid函数在-4到4的区间里，才有较大的梯度。之外的区间，梯度接近0，很容易造成梯度消失问题。2. 输入0均值，sigmoid函数的输出不是0均值的。
rnn的dim和embdding size,一般从128上下开始调整. batch size,一般从128左右开始调整.batch size合适最重要,并不是越大越好.

word2vec初始化,在小数据上,不仅可以有效提高收敛速度,也可以可以提高结果.

四、尽量对数据做shuffle
LSTM 的forget gate的bias,用1.0或者更大的值做初始化,可以取得更好的结果,来自这篇论文:http://jmlr.org/proceedings/papers/v37/jozefowicz15.pdf, 我这里实验设成1.0,可以提高收敛速度.实际使用中,不同的任务,可能需要尝试不同的值.

Batch Normalization据说可以提升效果，不过我没有尝试过，建议作为最后提升模型的手段，参考论文：Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift
如果你的模型包含全连接层（MLP），并且输入和输出大小一样，可以考虑将MLP替换成Highway Network,我尝试对结果有一点提升，建议作为最后提升模型的手段，原理很简单，就是给输出加了一个gate来控制信息的流动，详细介绍请参考论文: http://arxiv.org/abs/1505.00387
来自@张馨宇的技巧：一轮加正则，一轮不加正则，反复进行。

五、Ensemble
Ensemble是论文刷结果的终极核武器,深度学习中一般有以下几种方式
同样的参数,不同的初始化方式
不同的参数,通过cross-validation,选取最好的几组
同样的参数,模型训练的不同阶段，即不同迭代次数的模型。
不同的模型,进行线性融合. 例如RNN和传统模型.
更多深度学习技巧，请参见专栏：炼丹实验室 - 知乎专栏（链接：https://zhuanlan.zhihu.com/easyml）

本解析一来源@萧瑟，链接：https://www.zhihu.com/question/41631631/answer/94816420


解析三


@罗浩.ZJU：其实我发现现在深度学习越来越成熟，调参工作比以前少了很多，绝大多数情况自己设计的参数都不如教程和框架的默认参数好，不过有一些技巧我一直都在用的

（1）relu+bn。这套好基友组合是万精油，可以满足95%的情况，除非有些特殊情况会用identity，比如回归问题，比如resnet的shortcut支路，sigmoid什么的都快从我世界里消失了

（2）dropout 。分类问题用dropout ，只需要最后一层softmax 前用基本就可以了，能够防止过拟合，可能对accuracy提高不大，但是dropout 前面的那层如果是之后要使用的feature的话，性能会大大提升

（3）数据的shuffle 和augmentation 。这个没啥好说的，aug也不是瞎加，比如行人识别一般就不会加上下翻转的，因为不会碰到头朝下的异型种

（4）降学习率。随着网络训练的进行，学习率要逐渐降下来，如果你有tensorboard，你有可能发现，在学习率下降的一瞬间，网络会有个巨大的性能提升，同样的fine-tuning也要根据模型的性能设置合适的学习率，比如一个训练的已经非常好的模型你上来就1e-3的学习率，那之前就白训练了，就是说网络性能越好，学习率要越小

（5）tensorboard。以前不怎么用，用了之后发现太有帮助，帮助你监视网络的状态，来调整网络参数

（6）随时存档模型，要有validation 。这就跟打游戏一样存档，把每个epoch和其对应的validation 结果存下来，可以分析出开始overfitting的时间点，方便下次加载fine-tuning

（7）网络层数，参数量什么的都不是大问题，在性能不丢的情况下，减到最小

（8）batchsize通常影响没那么大，塞满卡就行，除了特殊的算法需要batch大一点

（9）输入减不减mean归一化在有了bn之后已经不那么重要了

上面那些都是大家所知道的常识，也是外行人觉得深度学习一直在做的就是这些很low的东西，其实网络设计上博大精深，这也远超过我的水平范畴，只说一些很简单的

（10）卷积核的分解。从最初的5×5分解为两个3×3，到后来的3×3分解为1×3和3×1，再到resnet的1×1，3×3，1×1，再xception的3×3 channel-wise conv+1×1，网络的计算量越来越小，层数越来越多，性能越来越好，这些都是设计网络时可以借鉴的

（11）不同尺寸的feature maps的concat，只用一层的feature map一把梭可能不如concat好，pspnet就是这种思想，这个思想很常用

（12）resnet的shortcut确实会很有用，重点在于shortcut支路一定要是identity，主路是什么conv都无所谓，这是我亲耳听resnet作者所述

（13）针对于metric learning，对feature加个classification 的约束通常可以提高性能加快收敛