https://mp.weixin.qq.com/s/Gw8K0GggRcahwLf3tu4LrA
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寻找合适的学习率(learning rate)学习率是一个非常非常重要的超参数，这个参数呢，面对不同规模、不同batch-size、不同优化方式、不同数据集，其最合适的值都是不确定的，我们无法光凭经验来准确地确定lr的值，我们唯一可以做的，就是在训练中不断寻找最合适当前状态的学习率。
比如下图利用fastai中的lr_find()函数寻找合适的学习率，根据下方的学习率-损失曲线得到此时合适的学习率为1e-2。
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learning-rate与batch-size的关系一般来说，越大的batch-size使用越大的学习率。原理很简单，越大的batch-size意味着我们学习的时候，收敛方向的confidence越大，我们前进的方向更加坚定，而小的batch-size则显得比较杂乱，毫无规律性，因为相比批次大的时候，批次小的情况下无法照顾到更多的情况，所以需要小的学习率来保证不至于出错。可以看下图损失Loss与学习率Lr的关系：
在显存足够的条件下，最好采用较大的batch-size进行训练，找到合适的学习率后，可以加快收敛速度。另外，较大的batch-size可以避免batch normalization出现的一些小问题，参考如下Pytorch库Issue[3]
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权重初始化权重初始化相比于其他的trick来说在平常使用并不是很频繁。因为大部分人使用的模型都是预训练模型，使用的权重都是在大型数据集上训练好的模型，当然不需要自己去初始化权重了。只有没有预训练模型的领域会自己初始化权重，或者在模型中去初始化神经网络最后那几个全连接层的权重。常用的权重初始化算法是「kaiming_normal」或者「xavier_normal」。相关论文：
- Delving deep into rectifiers: Surpassing human-level performance on ImageNet classification[4]
- Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks[5]
- Xavier初始化论文[6]
- He初始化论文[7]
不初始化可能会减慢收敛速度，影响收敛效果。以下 为网络的输入大小， 为网络的输出大小， 为 或
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uniform均匀分布初始化：
-
Xavier初始法，适用于普通激活函数(tanh, sigmoid)：
- He初始化，适用于ReLU：
- normal高斯分布初始化： 其中stdev为高斯分布的标准差，均值设为0
- Xavier初始法，适用于普通激活函数 (tanh,sigmoid)：
- He初始化，适用于ReLU：
- svd初始化：对RNN有比较好的效果。参考论文：https://arxiv.org/abs/1312.6120[8]
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dropout
dropout是指在深度学习网络的训练过程中，对于神经网络单元，按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃。注意是「暂时」，对于随机梯度下降来说，由于是随机丢弃，故而每一个mini-batch都在训练不同的网络。Dropout类似于bagging ensemble减少variance。也就是投通过投票来减少可变性。通常我们在全连接层部分使用dropout，在卷积层则不使用。但「dropout」并不适合所有的情况，不要无脑上Dropout。Dropout一般适合于全连接层部分，而卷积层由于其参数并不是很多，所以不需要dropout，加上的话对模型的泛化能力并没有太大的影响。
我们一般在网络的最开始和结束的时候使用全连接层，而hidden layers则是网络中的卷积层。所以一般情况，在全连接层部分，采用较大概率的dropout而在卷积层采用低概率或者不采用dropout。
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Cross Validation 交叉验证在李航的统计学方法中说到，交叉验证往往是对实际应用中「数据不充足」而采用的，基本目的就是重复使用数据。在平常中我们将所有的数据分为训练集和验证集就已经是简单的交叉验证了，可以称为1折交叉验证。「注意，交叉验证和测试集没关系，测试集是用来衡量我们的算法标准的，不参与到交叉验证中来。」交叉验证只针对训练集和验证集。交叉验证是Kaggle比赛中特别推崇的一种技巧，我们经常使用的是5-折(5-fold)交叉验证，将训练集分成5份，随机挑一份做验证集其余为训练集，循环5次，这种比较常见计算量也不是很大。还有一种叫做leave-one-out cross validation留一交叉验证，这种交叉验证就是n-折交叉，n表示数据集的容量，这种方法只适合数据量比较小的情况，计算量非常大的情况很少用到这种方法。吴恩达有一节课The nuts and bolts of building applications using deep learning[13]中也提到了。
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优化算法按理说不同的优化算法适合于不同的任务，不过我们大多数采用的优化算法还是是adam和SGD+monmentum。
Adam 可以解决一堆奇奇怪怪的问题（有时 loss 降不下去，换 Adam 瞬间就好了），也可以带来一堆奇奇怪怪的问题（比如单词词频差异很大，当前 batch 没有的单词的词向量也被更新；再比如Adam和L2正则结合产生的复杂效果）。用的时候要胆大心细，万一遇到问题找各种魔改 Adam（比如 MaskedAdam[14], AdamW 啥的）抢救。但看一些博客说adam的相比SGD，收敛快，但泛化能力差，更优结果似乎需要精调SGD。
adam,adadelta等, 在小数据上,我这里实验的效果不如sgd, sgd收敛速度会慢一些，但是最终收敛后的结果，一般都比较好。如果使用sgd的话,可以选择从1.0或者0.1的学习率开始,隔一段时间,在验证集上检查一下,如果cost没有下降,就对学习率减半. 我看过很多论文都这么搞,我自己实验的结果也很好. 当然,也可以先用ada系列先跑,最后快收敛的时候,更换成sgd继续训练.同样也会有提升.据说adadelta一般在分类问题上效果比较好，adam在生成问题上效果比较好。adam收敛虽快但是得到的解往往没有sgd+momentum得到的解更好，如果不考虑时间成本的话还是用sgd吧。
adam是不需要特别调lr，sgd要多花点时间调lr和initial weights。
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数据预处理方式zero-center ,这个挺常用的. PCA whitening,这个用的比较少.