神經(jīng)網(wǎng)絡調(diào)參指南

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Author：夕小瑤

From：夕小瑤的賣萌屋

序言

雖然現(xiàn)在僅僅靠調(diào)參已經(jīng)在深度學習領域不是香餑餑了，但是如果連參數(shù)都不會調(diào)，那可能連肉湯都喝不到的。畢竟你有再好的idea，也需要有一個漂亮的實驗結(jié)果去支撐的對不對，參數(shù)調(diào)不好，千里馬也容易被當成騾子。

 

說到調(diào)參，也不得不吐槽現(xiàn)在行業(yè)里論文復現(xiàn)難的問題。小夕曾經(jīng)非常好奇AAAI2018某送審文章的性能，于是完全按照論文里的設定去做了復現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)跟與論文中的結(jié)果足足差了4個百分點！更神奇的是我發(fā)現(xiàn)按照該論文的設定，模型遠不足以擬合數(shù)據(jù)集 ╮(￣▽￣"")╭ 最后實在get不到論文里的trick了，小夕就放開了自己調(diào)！結(jié)果最后調(diào)的比該論文里的結(jié)果還高了0.5個點，著實比較尷尬。

我們不能說某些頂會論文數(shù)據(jù)有問題，但是可以確信的是顯式或隱式的超參數(shù)很可能大大的影響實驗結(jié)果，這個超參數(shù)或許來自數(shù)據(jù)預處理，或許來自優(yōu)化算法，或許來自模型本身，甚至有時候是來自輸出層的推理階段。

調(diào)參前的準備

好啦，回到正題上。在調(diào)參之前，小夕強烈建議在代碼里完成下面幾件事：

1. 可視化訓練過程中每個step（batch）的loss。如果是分類任務，可以順便可視化出每個batch的準確率（不均衡數(shù)據(jù)可視化F1-score）。
2. 將訓練日志在打印到屏幕上的同時也寫入到本地磁盤。如果能實時同步寫入那更好了（在python中可以用logging模塊可以輕松實現(xiàn)。一個handler輸出到屏幕，再設置一個handler輸出到磁盤即可）。
3. 借助tensorflow里的FLAGS模塊或者python-fire工具將你的訓練腳本封裝成命令行工具。
4. 代碼中完成tensorboard等訓練過程可視化環(huán)境的配置，最少要可視化出訓練loss曲線。
5. 如果使用tensorflow，記得設置GPU內(nèi)存動態(tài)增長（除非你只有一個GPU并且你確信一個訓練任務會消耗GPU的一大半顯存）

 

另外，初始調(diào)參階段記得關閉L2、Dropout等用來調(diào)高模型泛化能力的超參數(shù)吶，它們很可能極大的影響loss曲線，干擾你的重要超參數(shù)的選取。然后根據(jù)自己的任務的量級，預估一個合理的batch size（一般來說64是個不錯的初始點。數(shù)據(jù)集不均衡的話建議使用更大一點的值，數(shù)據(jù)集不大模型又不是太小的情況下建議使用更小一些的值）。如果對網(wǎng)絡參數(shù)的隨機初始化策略缺乏經(jīng)驗知識（知識來源于相關任務的論文實驗細節(jié)或開源項目等），可以使用He方法[1]（使用ReLU激活時）或Xavier方法[2]來進行網(wǎng)絡參數(shù)初始化。

階段1：learning rate和num steps

這個階段是最容易的，打開tensorboard，按照指數(shù)規(guī)律設置幾組可能的學習率，小夕一般設置如下六組[1, 0.1, 0.01, 0.001, 0.0001, 0.00001]。

 

如果你的GPU比較多，你還可以在幾個大概率學習率附近多插幾個值，比如小夕一般喜歡再插上[0.03, 0.05, 0.003, 0.005, 0.007, 0.0005]這幾個值（最起碼在做文本分類任務時經(jīng)常撞到不錯的結(jié)果哦）。

 

當這些任務跑完時，就可以去tensorboard里挑選最優(yōu)學習率啦。選擇原則也很簡單，選擇那條下降的又快又深的曲線所對應的學習率即可，如下圖，選擇粉色那條曲線：

 

選擇好學習率后，順便再觀察一下這條曲線，選擇一個差不多已經(jīng)收斂的step作為我們的訓練總steps(如果數(shù)據(jù)集規(guī)模小的話也可以換算成epoch次數(shù))。如圖

可以看到，我們的模型在迭代到4K步的時候就基本收斂了，保險起見我們可以選擇6K來作為我們訓練的總num_steps（畢竟后面改動的超參數(shù)可能使收斂延后嘛）。

 

細節(jié)：

如果GPU有限并且任務對顯存的消耗沒有太大，那么可以同時在一個GPU里掛上多組訓練任務（這時每組任務的計算速度會有損耗，但是完成全部任務所消耗的總時間大大減少了）。小夕一般先隨便設個學習率跑一下，確定一下每個任務大體消耗的顯存，然后在shell腳本里將這若干個任務塞進GPU里并行跑（shell腳本里直接用&扔進后臺即可）。當然，如果代碼里用到了時間戳，可以給時間戳加個隨機噪聲或者在shell腳本里為任務之間加上一定的時間間隔，免得訓練任務的時間戳發(fā)生碰撞。

 

買不起GPU版：

曾經(jīng)有一段時間小夕只有一個可以用的GPU，然而任務規(guī)模又大到每次實驗要占用一大半的GPU顯存且要跑一天半，然而時間又特別緊，來不及像上面一樣跑十幾次實驗去選個學習率。那怎么辦呢？

 

小夕get到一個trick，就是在代碼里計算出來每次更新時的梯度更新向量的模與當前參數(shù)向量的模的比值。如果這個比值在 量級附近的話說明學習率還可以，如果數(shù)量級太小，則網(wǎng)絡更新不動，需要增大學習率。數(shù)量級太大則每次更新對網(wǎng)絡的修改太大，網(wǎng)絡很容易發(fā)生不穩(wěn)定，需要降低學習率。這樣基本跑幾個batch就能估算一次學習率，很快就能get到一個湊合使用的學習率。

 

階段2：batch size和momentum

帶著第一階段得到的超參數(shù)，我們來到了第二階段。

 

如果我們使用的是Adam這種“考慮周全”的優(yōu)化器的話，動量項momentum這類優(yōu)化器的超參數(shù)就基本省了。然而，不僅是小夕的經(jīng)驗，業(yè)界廣泛的經(jīng)驗就是Adam找到的最優(yōu)點往往不如精調(diào)超參的SGD找到的超參數(shù)質(zhì)量高。因此如果你想要追求更加極限的性能的話，momentum還是要會調(diào)的哦。

 

momentum一方面可以加速模型的收斂（減少迭代步數(shù)），另一方面還可以帶領模型逃離差勁的局部最優(yōu)點（沒理解的快回去看看momentum SGD的公式）。而batch size參數(shù)似乎也能帶來類似的作用——batch size越小，噪聲越大，越容易逃離局部最優(yōu)點，同時這時對梯度的估計不準確，導致需要更多的迭代步數(shù)。因此小夕一般將這兩個參數(shù)一起調(diào)。

 

兩個參數(shù)同時調(diào)的時候可以使用傳統(tǒng)的網(wǎng)格搜索，也可以使用大牛們提倡的隨機搜索[3]。小夕覺得嘛，GPU多又時間充裕的話就網(wǎng)格搜索，否則就隨機搜索啦。反正兩個超參數(shù)時使用網(wǎng)格搜索也不是讓人那么無法接受。還不熟悉這兩種策略的同學可以去Ng在coursera開的深度學習課上補補哦，“超參數(shù)調(diào)節(jié)”這幾節(jié)課講的很清晰而且貌似是公開的。

 

另外，如果使用網(wǎng)格搜索并且搜索范圍小的話小夕一般直接在shell腳本里偷懶解決：

 

另外，由于這兩個超參數(shù)可能涉及到模型的泛化能力，因此記得在監(jiān)控loss曲線的同時也要監(jiān)控開發(fā)集準確率哦。如果兩組實驗的loss曲線的形狀都很好，這時就可以根據(jù)開發(fā)集準確率來做取舍了（一般不會出現(xiàn)loss曲線形狀很差但是開發(fā)集準確率超好的情況）。

 

另外，還要記得！這一階段結(jié)束后，可能最優(yōu)的loss曲線會發(fā)生很大的變化，可能第一階段我們確定的num_steps在這一階段已經(jīng)變得過分冗余了，那么我們在這一階段結(jié)束后要記得把尾巴剪短一些哦（即減少num_steps，減少的依據(jù)跟以前一樣）。當然如果batch size低了很多，有可能之前的num_steps不足以充分訓練了，那么要記得增加步數(shù)啦。

階段3：學習率衰減策略

 

相比較前面幾個超參數(shù)，學習率衰減策略就比較神奇了。有時你會發(fā)現(xiàn)這個超參數(shù)好像沒有什么用，有時卻會發(fā)現(xiàn)它像開了掛一樣讓你看似已經(jīng)收斂的網(wǎng)絡更進一層，帶來更低的訓練loss和更高的開發(fā)集準確率。

這個其實也很容易理解啦，如果你的模型在收斂時走到了“高原地帶”，這時其實你衰減學習率不會帶來太大改觀。而如果收斂時在“峽谷邊緣”來回跳躍，這時你衰減學習率就可能一步跨下峽谷，發(fā)現(xiàn)新大陸！當然啦，這也只能是我們的YY，在手頭任務中誰也不清楚這幾百萬幾千萬維度的空間里的地形。所以不妨使用一個簡單有效的學習率衰減策略簡單一調(diào)，有用就繼續(xù)精調(diào)，沒用就算啦。

 

經(jīng)典的學習率衰減策略要同時考慮4個東西：衰減開始的時機、衰減量級（線性衰減or指數(shù)衰減）、衰減速率以及衰減的周期。

 

還記得我們上個階段得到的開發(fā)集準確率曲線嗎？沒錯！這條曲線的低谷附近就是開始衰減的好時機！

衰減時機很好確定，例如上面這種狀態(tài)，最高開發(fā)集準確率在3000左右，那么我們不妨從2700左右開始衰減學習率。

衰減量級來說，貌似大家用指數(shù)衰減更多一點。不過呢，對于指數(shù)衰減來說，衰減因子調(diào)節(jié)起來較為敏感，一旦衰減因子太小，則model往往還沒有訓練夠呢就衰減沒了。因子設置太大的話迭代好久學習率還是下不去，導致開發(fā)集的性能提升不大。考慮這些的同時還要把握好衰減的間隔（也就是每多少個steps衰減一次），如果間隔過小，則開發(fā)集準確率的波峰附近相比無衰減時更平緩，如果間隔過大，容易發(fā)現(xiàn)除了第一次衰減，后面的衰減都不會帶來什么收益。不過，最最起碼的一個設計原則是，在到達原先的最高開發(fā)集準確率點的那個step時，最少衰減為初始學習率的一半才行（除非你的衰減間隔真的很短）。

 

是不是感覺超級麻煩哇，為了一個學習率衰減要去考慮和計算這么多東西，感覺好麻煩哦，所以小夕個人更喜歡用下面這種懶辦法。

 

這種方法是從fasttext源碼里學到的，實驗了一下發(fā)現(xiàn)還蠻好用的就一直用了下來。首先，開始衰減的點不用算，直接從第一步起就開始線性衰減。然后假如總迭代步數(shù)為5K，學習率為0.01，那么我們就可以算一下每一步學習率的衰減量為

 

粗略算一下發(fā)現(xiàn)這時到達第3000步時的學習率為0.006，好像還蠻合理的誒。這樣在最后一步時，學習率也恰好衰減到0。

在這個方案里，我們可以每個step都重新計算學習率，但是為了防止某些情況浮點下溢以及額外的計算開銷（雖然可以忽略），往往還是設置一個衰減間隔，比如每100steps衰減一次。相比經(jīng)典策略，這時的衰減間隔就不那么敏感啦，放心大膽的去設置。

使用這種懶辦法基本沒有引入任何難調(diào)的超參數(shù)，只要你在第二階段的num_steps設置的合理，這一階段的懶版學習率衰減就能往往取得不錯的效果。

當然，如果在當前任務中發(fā)現(xiàn)這個懶辦法也沒帶來多少收益，那這個任務可能真是地形相對平坦，對學習率衰減不太敏感，這時小夕一般不會考慮精調(diào)衰減策略。反之，如果發(fā)現(xiàn)這種懶辦法都帶來了明顯的收益，那么仔細對比一下衰減策略下的開發(fā)集曲線和無衰減策略的開發(fā)集曲線，如果發(fā)現(xiàn)波峰后移的厲害，那可能衰減的太快了，嘗試推后衰減時機。不過，既然有明顯收益，那這時按照經(jīng)典衰減策略再精調(diào)往往也不虧啦。

剩下的超參數(shù)要怎么調(diào)呢？坐等小夕的下一篇文章咯(￣?￣)

[1] Xavier Glorot and Yoshua Bengio. 2010. Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks. In Proceedings of the Thirteenth International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, volume 9 of Proceedings of Machine Learning Research, pages 249–256, Chia Laguna Resort, Sardinia, Italy. PMLR.

[2] Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun. 2015. Delving deep into rectifiers: Surpassing human-level performance on imagenet classification. CoRR, abs/1502.01852.

[3] Bergstra J, Bengio Y. Random search for hyper-parameter optimization[J]. Journal of Machine Learning Research, 2012, 13(Feb): 281-305.

   

    下載1：OpenCV-Contrib擴展模塊中文版教程
    

   
   

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    下載2：Python視覺實戰(zhàn)項目52講
   
   

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