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神经网络调参指南

知识点回顾：

1. 随机种子
2. 内参的初始化
3. 神经网络调参指南
   1. 参数的分类
   2. 调参的顺序
   3. 各部分参数的调整心得

作业：对于day'41的简单cnn，看看是否可以借助调参指南进一步提高精度。

用“烧水调温”的日常场景来打比方：

每个神经元就像一个“烧水的炉子”，你的目标是把水烧到合适的温度（比如80℃）。

• 输入数据是“初始水温”（比如水管里流进来的水是20℃）；
• 权重（w）是“炉子的初始火力”（比如你第一次开炉子时调的火力大小）；
• 激活函数（比如sigmoid）是“水温上升的规律”——它规定了“火力大小”和“最终水温”的关系。

为什么初始火力不能开太大？（对应sigmoid的饱和区）

sigmoid这个“水温规律”有个特点：

• 当“实际加热量”（x = w·初始水温 + 基础加热）比较小时（比如在20-80℃之间），水温对火力变化非常敏感——你稍微调大一点火力，水温就明显上升（对应导数大，梯度大）。这时候你能快速调整火力，让水温接近目标（权重容易更新）。
• 但如果初始火力（w）开得太大，第一次加热时“实际加热量”就会猛增（比如直接烧到95℃），这时候水温进入“饱和区”——不管你怎么调火力（调大或调小），水温上升的速度都几乎不变（对应导数接近0，梯度消失）。就像水已经快烧开了，你再加大火力，水也不会更快变热，这时候你根本没法通过调火力来精准控制水温（权重无法更新）。

深层网络的“串联烧水”问题

深层网络就像多个炉子排着队烧水：第一个炉子烧完的水传给第二个，第二个传给第三个……如果第一个炉子的火力开太大，水烧到95℃后传给第二个炉子，第二个炉子即使调火力，水最多只能烧到98℃（变化很小）；传到第三个炉子时，水温几乎不再变化……最终，第一个炉子的火力（底层参数）根本没法调整——因为后面的炉子根本“感受不到”它的变化（梯度消失）。

总结

初始火力调小（比如在“小火”档位），就像让水一开始在“敏感升温区”（20-80℃）。这时候你调火力（更新权重）能明显改变水温（梯度大），所有串联的炉子（深层网络）都能有效传递温度变化，最终让整排炉子的水温（模型输出）精准达到目标（模型收敛）。

 

 

 简单cnn 借助调参指南进一步提高精度

基础CNN模型代码

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
from tensorflow.keras.datasets import cifar10
from tensorflow.keras.utils import to_categorical# 加载数据
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = cifar10.load_data()# 数据预处理
train_images = train_images.astype('float32') / 255
test_images = test_images.astype('float32') / 255
train_labels = to_categorical(train_labels)
test_labels = to_categorical(test_labels)# 基础CNN模型
model = models.Sequential([layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)),layers.MaxPooling2D((2, 2)),layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),layers.MaxPooling2D((2, 2)),layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),layers.Flatten(),layers.Dense(64, activation='relu'),layers.Dense(10, activation='softmax')
])model.compile(optimizer='adam',loss='categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, batch_size=64,validation_data=(test_images, test_labels))

改进方法

增加模型复杂度

model = models.Sequential([layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3), padding='same'),layers.BatchNormalization(),layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same'),layers.BatchNormalization(),layers.MaxPooling2D((2, 2)),layers.Dropout(0.25),layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same'),layers.BatchNormalization(),layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same'),layers.BatchNormalization(),layers.MaxPooling2D((2, 2)),layers.Dropout(0.25),layers.Conv2D(256, (3, 3), activation='relu', padding='same'),layers.BatchNormalization(),layers.Conv2D(256, (3, 3), activation='relu', padding='same'),layers.BatchNormalization(),layers.MaxPooling2D((2, 2)),layers.Dropout(0.25),layers.Flatten(),layers.Dense(512, activation='relu'),layers.BatchNormalization(),layers.Dropout(0.5),layers.Dense(10, activation='softmax')
])

优化器调参

from tensorflow.keras.optimizers import Adamoptimizer = Adam(learning_rate=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-07)
model.compile(optimizer=optimizer,loss='categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])

数据增强

from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGeneratordatagen = ImageDataGenerator(rotation_range=15,width_shift_range=0.1,height_shift_range=0.1,horizontal_flip=True,zoom_range=0.1
)
datagen.fit(train_images)history = model.fit(datagen.flow(train_images, train_labels, batch_size=64),epochs=50,validation_data=(test_images, test_labels))

早停和模型检查点

from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping, ModelCheckpointcallbacks = [EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, restore_best_weights=True),ModelCheckpoint('best_model.h5', monitor='val_accuracy', save_best_only=True)
]history = model.fit(..., callbacks=callbacks, epochs=100)

 @浙大疏锦行