1. 前言
我们在学习人工智能的时候，不管是机器学习还是深度学习都需要经历一个调参的过程，参数的好坏直接影响这模型效果的好坏。今天我们介绍下在深度学习中，调参的技巧主要分为哪些。
2. 深度学习中的主要参数
- 学习率（learning rate）：学习率的取值一般是1、0.1、0.01、0.001等，我的建议是学习率从大到小，因为大的学习率运算的快，验证错误的速度快。并且我们的学习的过程一般通过Adam进行动态调整，基本问题不大。
- 网络层数：先从1层开始。
- 每层结点数：16，32，128，超过1000的情况比较少见。
- batch size: 128左右开始。batch取太大会陷入局部最小值，batch取太小会抖动厉害，因此要选择一个合适的batch size。
- 梯度裁剪: 限制最大梯度，如果梯度超过了阈值就进行截断。
- dropout：在训练的时候可以设置一定的dropout，提升网络的健壮性，也能提升网络的计算速度。
- 词向量embedding大小：embedding的大小一般是128和256。
- 正负样本比例： 这个是非常忽视，但是在很多分类问题上，又非常重要的参数。很多人往往习惯使用训练数据中默认的正负类别比例，当训练数据非常不平衡的时候，模型很有可能会偏向数目较大的类别，从而影响最终训练结果。除了尝试训练数据默认的正负类别比例之外，建议对数目较小的样本做过采样，例如进行复制。提高他们的比例，看看效果如何，这个对多分类问题同样适用。在使用mini-batch方法进行训练的时候，尽量让一个batch内，各类别的比例平衡，这个在图像识别等多分类任务上非常重要。
- 每层做BN操作，提高结果准确率
- 尽量对数据做shuffle
3. 自动调参
人工一直盯着实验，毕竟太累。自动调参当前也有不少研究。下面介绍几种比较实用的办法：
3.1 Gird Search
这个是最常见的。具体说，就是每种参数确定好几个要尝试的值，然后像一个网格一样，把所有参数值的组合遍历一下。优点是实现简单暴力，如果能全部遍历的话，结果比较可靠。缺点是太费时间了，特别像神经网络，一般尝试不了太多的参数组合。
3.2 Random Search
Bengio在Random Search for Hyper-Parameter Optimization中指出，Random Search比Gird Search更有效。实际操作的时候，一般也是先用Gird Search的方法，得到所有候选参数，然后每次从中随机选择进行训练。
3.3 Bayesian Optimization
贝叶斯优化，考虑到了不同参数对应的实验结果值，因此更节省时间。和网络搜索相比简直就是老牛和跑车的区别。具体原理可以参考这个论文： Practical Bayesian Optimization of Machine Learning Algorithms ，这里同时推荐两个实现了贝叶斯调参的Python库，可以上手即用：
- jaberg/hyperopt, 比较简单。
- fmfn/BayesianOptimization， 比较复杂，支持并行调参。
4. 深度学习效果不好
- 选择合适的损失函数：平方损失，交叉熵损失
- 选择合适的Mini-batch size
- 选择合适的激活函数
- 选择合适的自适应学习率
4.1 过拟合处理办法
- earyly stoping
- dropout
- 正则化
- BN
- bagging
- 数据增强
5. 画图
画图是一个很好的习惯，一般是训练数据遍历一轮以后，就输出一下训练集和验证集准确率。同时画到一张图上。这样训练一段时间以后，如果模型一直没有收敛，那么就可以停止训练，尝试其他参数了，以节省时间。
来源：oschina
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