導讀

Deep learning在訓練的時候往往有很多trick，不可否認這些trick也是DL成功的關鍵因素之一，所謂“the devil is in the details”。除了batch大小的改變以及初始化等trick，還有哪些提升performance的利器？

Focal Loss

針對類別不平衡問題，用預測概率對不同類別的loss進行加權。Focal loss對CE loss增加了一個調制系數來降低容易樣本的權重值，使得訓練過程更加關注困難樣本。

loss = -np.log(p) 
loss = (1-p)^G * loss

Dropout

隨機丟棄，抑制過擬合，提高模型魯棒性。

Normalization

Batch Normalization 于2015年由 Google 提出，開 Normalization 之先河。其規范化針對單個神經元進行，利用網絡訓練時一個 mini-batch 的數據來計算該神經元的均值和方差,因而稱為 Batch Normalization。

x = (x - x.mean()) / x.std()

relu

用極簡的方式實現非線性激活，緩解梯度消失。

x = max(x, 0)

Cyclic LR

每隔一段時間重啟學習率，這樣在單位時間內能收斂到多個局部最小值，可以得到很多個模型做集成。

scheduler = lambda x: ((LR_INIT-LR_MIN)/2)*(np.cos(PI*(np.mod(x-1,CYCLE)/(CYCLE)))+1)+LR_MIN

With Flooding

當training loss大于一個閾值時，進行正常的梯度下降；當training loss低于閾值時，會反過來進行梯度上升，讓training loss保持在一個閾值附近，讓模型持續進行"random walk"，并期望模型能被優化到一個平坦的損失區域，這樣發現test loss進行了double decent。

flood = (loss - b).abs() + b

Group Normalization

Face book AI research（FAIR）吳育昕-愷明聯合推出重磅新作Group Normalization（GN），提出使用Group Normalization 替代深度學習里程碑式的工作Batch normalization。一句話概括，Group Normbalization（GN）是一種新的深度學習歸一化方式，可以替代BN。

def GroupNorm(x, gamma, beta, G, eps=1e-5):
    # x: input features with shape [N,C,H,W]
    # gamma, beta: scale and offset, with shape [1,C,1,1]
    # G: number of groups for GN
    N, C, H, W = x.shape
    x = tf.reshape(x, [N, G, C // G, H, W])
    mean, var = tf.nn.moments(x, [2, 3, 4], keep dims=True)
    x = (x - mean) / tf.sqrt(var + eps)
    x = tf.reshape(x, [N, C, H, W])
    return x * gamma + beta

Label Smoothing

abel smoothing將hard label轉變成soft label，使網絡優化更加平滑。標簽平滑是用于深度神經網絡（DNN）的有效正則化工具，該工具通過在均勻分布和hard標簽之間應用加權平均值來生成soft標簽。它通常用于減少訓練DNN的過擬合問題并進一步提高分類性能。

targets = (1 - label_smooth) * targets + label_smooth / num_classes

?

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Wasserstein GAN

徹底解決GAN訓練不穩定的問題，不再需要小心平衡生成器和判別器的訓練程度

基本解決了Collapse mode的問題，確保了生成樣本的多樣性訓練過程中終于有一個像交叉熵、準確率這樣的數值來指示

訓練的進程，數值越小代表GAN訓練得越好，代表生成器產生的圖像質量越高

不需要精心設計的網絡架構，最簡單的多層全連接網絡就可以做到以上3點。

Skip Connection

一種網絡結構，提供恒等映射的能力，保證模型不會因網絡變深而退化。

F(x) = F(x) + x

參考文獻

https://www.zhihu.com/question/427088601

https://arxiv.org/pdf/1701.07875.pdf

https://zhuanlan.zhihu.com/p/25071913

https://www.zhihu.com/people/yuconan/posts

#?回答二

作者：永無止境

來源鏈接：

https://www.zhihu.com/question/30712664/answer/1341368789

在噪聲較強的時候，可以考慮采用軟閾值化作為激活函數：

軟閾值化幾乎是降噪的必備步驟，但是閾值τ該怎么設置呢？

閾值τ不能太大，否則所有的輸出都是零，就沒有意義了。而且，閾值不能為負。

針對這個問題，深度殘差收縮網絡[1][2]提供了一個思路，設計了一個特殊的子網絡來自動設置：

Zhao M, Zhong S, Fu X, Tang B, Pecht M. Deep residual shrinkage networks for fault diagnosis. IEEE Transactions on Industrial Informatics. 2019 Sep 26;16(7):4681-90.

參考：

^深度殘差收縮網絡：從刪除冗余特征的靈活度進行探討?https://zhuanlan.zhihu.com/p/118493090 ^深度殘差收縮網絡：一種面向強噪聲數據的深度學習方法?https://zhuanlan.zhihu.com/p/115241985 ?

#?回答三

作者：馮遷

來源鏈接：https://www.zhihu.com/question/30712664/answer/1816283937

贊比較多的給了些，損失函數(focal)，模型結構（identity skip)，訓練方面（strategy on learning rate),穩定性方面（normalization）,復雜泛化性（drop out），宜優化性（relu,smooth label)等，這些都可以擴展。

focal 可以擴展到centernet loss，結構有尺度fpn，重復模塊，堆疊concatenate，splite，cross fusion等，訓練方面有teaching，step learning，對抗（本身是個思想），多階段優化，progress learning，穩定性方面，batch normal，instance normal，group normal之外，還有譜范數等，復雜性還有正則l1/2等，宜優化性，可以擴展到檢測的anchor等。

dl你得說優化器吧，把動量，一二階考慮進來，梯度方向和一階動量的折中方向，把隨機考慮進來sgd

以上可能帶來最多10的收益，你得搞數據啊

數據方面的處理clean，various ，distribution,aug data等更重要(逃…

“理論”在收斂速度，穩定，泛化，通用，合理等方面著手，性能在數據方面著手，也許

編輯：黃飛

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