坎坷之路第一弹

血泪教训：

先刷土堆的视频，土堆，永远的神，然后再去看深度学习的书籍效果会更好，比如Pytorch，《动手学深度学习》等

——先入门，再琢磨

总况：

深度学习属于机器学习的分支，里面包含卷积神经网络（CNN），循环神经网络（RNN），全连接神经网络，实现这几种网络需要框架（也可以理解为库），拿卷积神经网络来看，里面存在卷积运算，卷积核（滤波器）的参数刚开始是随机的，但随着不断的反馈，loss的不断降低，卷积核的参数不断优化，这些参数就是识得的经验，也即通过这个参数来进行一个函数的拟合，从而实现建模。

Attention：搭建的网络是有输入和输出尺寸的要求的，因此会有一些前置步骤

迁移学习：

现在已经存在很多预训练好的流行的深度学习网络，我们可以针对自己的需求，对预训练好的网络进行微调或者特征提取，从而快速完成自己的任务。要注意，即使是不同的模型，也可以使用迁移学习，比如语义分割与分类模型的主干部分，就可以使用同一个预训练好的参数。

对于特征提取中经常用到的冻结训练可以如下理解：预训练模型参数冻结后，怎么更新，不需要更新，因为这就是已经比较好适应特征的参数了，现在你的模型处于初始阶段，不能让它影响到了好的参数，因此需要冻结

有两张图对于微调和特征提取的表示十分清楚明晰。

本质：

你的模型经过不断地调整以适应当前数据集，所以其最优表现大概率是在你的数据集上，这样来看，神经网络的泛化性能并不好，而举办那么那么多的比赛，其目的还是追求在已知的条件下，哪种模型对未知的东西预判性能更好。

所谓玄学：

神经网络经过不断地尝试调参之后，得到了一个不错的结果，给这个结果赋予一个好的故事，一切就都结束，但是这些都是发展过程中必不可少的阶段，正是因为有了实验上积累起来的量变，才会有将来的质变，你我皆是耕耘人。

损失函数（调参的目标之一）：

如果损失函数具有评估意义的话，需要看数值和收敛性。如果没有评估意义的损失函数，只需要看其收敛性即可。仅仅有损失函数一个指标并不可信，在这个过程中，你还需要有其他的评估指标对模型性能进行评价，因此，在保证损失函数符合要求的情况下，让其他评估指标尽可能小。

调参（炼丹大法）:

超参数调优第一弹：batch_size（模型的输入一般仅和你的图片大小，即长宽，以及图片深度有关，和网络模型的输入数量可以不一致，主要适合你的计算机性能就好，当然它也会影响你得模型效果）

超参数调优第二弹，然后调整学习率（可以使用自适应算法，使学习率随着批次不断调整）

超参数调优第三弹，调整优化器，优化器里面有一些参数可以调（其中就包括学习率）

调优终弹，调整模型，可以选择一些优秀论文中经常采取的模型架构，比如最近几年出的UNET

听说这个挺不错，但我还没来得及看：google-research/tuning_playbook: A playbook for systematically maximizing the performance of deep learning models. (github.com)

深度学习（炼丹）心法相关推荐

anaconda中怎么sh_【好工具】深度学习炼丹，你怎么能少了这款工具！JupyterLab 远程访问指南...
欢迎来到[好工具]专栏,本次我们给介绍一款可以进行远程深度学习炼丹的工具 JupyterLab 及其配置流程,帮助读者在本地进行调试,Max 开发效率. 作者 & 编辑 | Leong 导言 ...
深度学习“炼丹”难？三分钟带你了解国产丹炉旷视天元
自从炼丹界推出新丹药"深度学习",各大炼丹世家(Google, Facebook, Microsoft)不惜重金招纳炼丹贤士.优秀的炼丹师一师难求,上古炼丹世家Google曾发布英 ...
谷歌大脑深度学习炼丹指南出炉，Hinton点赞！
编辑 | 机器之心点击下方卡片,关注"自动驾驶之心"公众号 ADAS巨卷干货,即可获取点击进入→自动驾驶之心[全栈算法]技术交流群「大量的实践经验已被提炼成这份强大的深度学习 ...
深度学习炼丹-超参数设定和模型训练
前言网络层内在参数使用 3x3 卷积使用 cbr 组合尝试不同的权重初始化方法图片尺寸与数据增强 batch size 设定背景知识 batch size 定义选择合适大小的 batch ...
深度学习炼丹-不平衡样本的处理
目录前言一,数据层面处理方法 1.1,数据扩充 1.2,数据(重)采样数据采样方法总结 1.3,类别平衡采样二,算法(损失函数)层面处理方法 2.1,Focal Loss 2.2,损失函数加权
深度学习炼丹-数据增强
一,数据增强概述二,opencv 图像增强-几何变换三,pytorch 图像增强四,imgaug 图像增强参考资料一,数据增强概述数据增强(也叫数据扩增)的目的是为了扩充数据和提升模型的泛 ...
深度学习炼丹-数据标准化
前言一般机器学习任务其工作流程可总结为如下所示 pipeline. 在工业界,数据预处理步骤对模型精度的提高的发挥着重要作用.对于机器学习任务来说,广泛的数据预处理一般有四个阶段(视觉任务一般只需 ...
还说不会深度学习，三招帮你“炼丹”成功
深度学习领域发展仍是火热朝天,众多方向门派百花齐放,CV和NLP领域一直是高手云集,Transformer最近异军突起,卷起一片波澜,其他众多领域,包括:迁移学习.强化学习.集成学习等,也有着各派的掌 ...
道友请留步，且看PaddlePaddle入手深度学习成为一名炼丹师
目录道友请留步求道初体验金丹大道修炼秘籍 1 道友请留步要做神仙,快乐无边.点石成金,驾鹤飞仙! 从<封神演义>到<西游记>,中国的神话传说满足了我们对宇宙的浪漫憧憬和 ...
深度学习 end2end
end2end的意思在不同人看来有不同理解,但是作为程序员/深度学习炼丹娃,应当理解为:至少是从处理过的图像-->最终目标结果(比如分类结果.检测结果.分割结果等)的一个流程,也就是起码把原来的 ...

深度学习（炼丹）心法