深度学习之常见tricks
1.构造validation set
2.增加训练数据
- 沿着x轴将图片左右翻转
- 随机的剪切、缩放、旋转
- 用pca来改变RGB的强度值,产生分别对应的特征值和特征向量,然后用均值为0方差为0.1的随机数与特征值和特征向量相乘得到新的数据[2]
3.预处理
4.权重初始化
5.卷积tricks
- 图片输入是2的幂次方,例如32、64、96、224等。
- 卷积核大小是3*3或者5*5。
- 输入图片上下左右需要用0补充,即padding,且假如卷积核大小是5那么padding就是2(图片左右上下都补充2),卷积核大小是3padding大小就是1。
5.pooling层tricks
6.避免overfitting
- drop out能够避免过拟[1],一般在加在全连接层后面[3],但是会导致收敛速度变慢。
- 正则化也能避免过拟合,L2正则l2正则惩罚了峰值权重,l1正则会导致稀疏权重,趋近于0,l1会趋向选择有用的输入。又或者可以给给权重矢量的模加上上边界(3 or 4),更新时对delta w进行归一化。
7.调参
- 节点数增加,learning rate要降低
- 层数增加,后面的层数learning rate要降低
9.激励函数
10.通过做图来观察网络训练的情况
- 不同学习率与loss的曲线图,横坐标是epoch,纵坐标是loss或者正确率
- 不同的batchsize与loss的曲线图,坐标同上
11.数据集不均衡
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