深度學(xué)習(xí)從入門到入土，基礎(chǔ)知識篇三

最常用的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)包括分類網(wǎng)絡(luò)、目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)、分割網(wǎng)絡(luò)、分級網(wǎng)絡(luò)、對比網(wǎng)絡(luò)與異常檢測網(wǎng)絡(luò)，

什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超參數(shù)？ 超參數(shù)是指可供網(wǎng)絡(luò)使用者外部調(diào)整的參數(shù)，可以讓使用者控制優(yōu)化模型的過程，從而在不改變網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與模型復(fù)雜度的情況下，使我們的網(wǎng)絡(luò)盡可能達到一個好的預(yù)測效果，不同的超參數(shù)可以影響網(wǎng)絡(luò)的收斂速度與模型訓(xùn)練。

epoches–指的是訓(xùn)練數(shù)據(jù)集被完整遍歷的次數(shù)。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程中，每一個epoch表示所有的數(shù)據(jù)輸入網(wǎng)絡(luò)完成一次向前計算及反向傳播，即一個epoch是將所有的數(shù)據(jù)輸入網(wǎng)絡(luò)完成一次向前計算及反向傳播的過程。設(shè)置更大的epoches在一定程度范圍內(nèi)可以使模型學(xué)習(xí)更充分，效果更好，但過大的epoches可能導(dǎo)致過擬合。 每個 epoch 由兩個主要部分組成：

訓(xùn)練循環(huán) - 迭代訓(xùn)練數(shù)據(jù)集并嘗試收斂到最佳參數(shù)。

驗證/測試循環(huán) - 迭代測試數(shù)據(jù)集以檢查模型性能是否有所改善

batch_size–是指每次訓(xùn)練模型所用的樣本數(shù)，通俗的理解為，模型在下一次更新參數(shù)時，查看了多少個樣本。bath_size主要影響網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時的以下性能：

訓(xùn)練速度：較小的batch_size通常意味著更頻繁的權(quán)重更新，這可能會加快訓(xùn)練的初期收斂速度，特別是在數(shù)據(jù)分布不均勻時。然而，它也可能導(dǎo)致梯度更新不夠穩(wěn)定。另一方面，較大的batch_size能夠減少計算梯度的次數(shù)，這在某些硬件（特別是GPU）上可能會帶來更高的計算效率。

內(nèi)存使用：較小的batch_size需要的內(nèi)存較少，這對于內(nèi)存有限的設(shè)備或大型數(shù)據(jù)集來說是有利的。而較大的batch_size則可能超出設(shè)備的內(nèi)存限制。

泛化性能：在某些情況下，較小的batch_size可能有助于模型更好地泛化到新數(shù)據(jù)，因為它在每次更新時都暴露于更多的數(shù)據(jù)變化。然而，這并非總是如此，因為過大的batch_size也可能導(dǎo)致模型收斂到更好的局部最優(yōu)解。

收斂穩(wěn)定性：較大的batch_size通常會使梯度更新更加穩(wěn)定，有助于減少訓(xùn)練過程中的波動

learning_rate–是指更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)時的幅度，較小的值可能會導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速度較慢，收斂時間較長，而較大的值可能會導(dǎo)致模型錯過其最優(yōu)性能參數(shù)。 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練階段，假設(shè)參數(shù)跟新是依據(jù)梯度下降法實現(xiàn)，而梯度下降法優(yōu)化參數(shù)的過程，用公式表示為： ? ? ? ? ξ ? L ? ? \vartheta \longleftarrow \vartheta -\xi \frac{\partial L}{\partial \vartheta } ????ξ???L? 其中 ? \vartheta ? 表示網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)， ξ \xi ξ 為學(xué)習(xí)率, L = L ( ? ) L=L(\vartheta) L=L(?) 表示 L L L 是關(guān)于 ? \vartheta ? 的損失函數(shù)， ? L ? ? \frac{\partial L}{\partial \vartheta } ???L? 是損失函數(shù)對參數(shù)的一階導(dǎo)數(shù)，也就是梯度誤差。從參數(shù)根性公式來看，學(xué)習(xí)率直接影響參數(shù)更新的能力，學(xué)習(xí)率越大，參數(shù)更新的步長越大，模型收斂越快，但也可能錯過最優(yōu)參數(shù)，學(xué)習(xí)率越小，參數(shù)更新的步長越小，模型收斂越緩慢。因此在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時，需要把學(xué)習(xí)設(shè)置在一個合理的范圍內(nèi)，從而得到更好的誤差平滑曲線，得到更優(yōu)的模型性能。 實際使用中，我們可以首先選擇一個差不多合適的值（比如0.01），然后多次修改觀察網(wǎng)絡(luò)LOSS曲線的下降趨勢，選擇最平滑的下降最好的曲線對應(yīng)的學(xué)習(xí)率，或者使用階段性衰減學(xué)習(xí)率，根據(jù)參數(shù)梯度不在衰減時，將學(xué)習(xí)率降低。 建議在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練初期采用較大的學(xué)習(xí)率，而當(dāng)網(wǎng)絡(luò)性能有一定收斂之后采用較低的學(xué)習(xí)率，得到一個性能更好的網(wǎng)絡(luò)。

深度學(xué)習(xí)網(wǎng)路的一系列策略，有助于我們獲得性能更好的訓(xùn)練結(jié)果。常用的訓(xùn)練策略有如下幾種：

優(yōu)化是調(diào)整模型參數(shù)以減少每個訓(xùn)練步驟中模型誤差的過程。優(yōu)化算法定義了如何執(zhí)行此過程（在本例中我們使用）。所有優(yōu)化邏輯都封裝在優(yōu)化器對象中。這里，我們使用 SGD（隨機梯度下降）優(yōu)化器。此外，PyTorch 中還有許多不同的優(yōu)化器，例如 ADAM 和 RMSProp，它們可以更好地處理不同類型的模型和數(shù)據(jù)。

損失函數(shù)衡量的是模型預(yù)測的結(jié)果與真實值（ground truth）的不相似程度，它是我們在訓(xùn)練時想要最小化的損失函數(shù)。為了計算損失，我們使用給定數(shù)據(jù)樣本的輸入進行預(yù)測，并將其與真實數(shù)據(jù)標(biāo)簽值進行比較。常見的損失函數(shù)包含交叉熵?fù)p失與均方差損失。