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设计神经网络的技巧

news 2025/10/24 7:07:16

从简单开始
- 不要一上来就上ResNet、Transformer。先建立一个简单的基准模型，比如只有一两层的全连接网络或小型CNN。
- 目的：验证你的数据管道是否正确，确保模型能够学习（哪怕只是轻微过拟合），并建立一个性能底线。如果简单模型都学不好，复杂模型大概率也学不好。
优先搞定数据和损失函数
- 数据是天花板：模型性能的上限由你的数据质量决定。花大量时间在数据清洗、增强和预处理上，回报率最高。
- 损失函数是导航：你的损失函数必须精确地定义你希望模型“优化什么”。分类任务用交叉熵，回归任务用MSE/MAE，生成任务可能用对抗损失等。选对损失函数是关键第一步。
过度拟合一个小数据集
- 在正式训练前，找一个极小的数据子集（比如每个类别几张图片），让模型去训练，并确保它能达到接近100%的训练准确率。
- 目的：这被称为“合理性检查”。如果模型在小数据上都无法过拟合，说明模型架构能力不足、存在bug或优化器设置有问题。
迭代式开发与评估
- 遵循一个循环：构建模型 -> 训练 -> 分析误差 -> 提出假设 -> 修改。
- 在验证集/测试集上分析模型在哪里出错，能为你提供最直接的改进方向。是欠拟合还是过拟合？是对某些类别识别不好？还是对图像旋转敏感？

遵循经过验证的范式
- 计算机视觉：从 CNN 开始。优先考虑使用现代架构如 ResNet, EfficientNet, MobileNet（作为backbone），它们内置了残差连接、通道注意力等高效机制。
- 自然语言处理/序列建模：从 RNN (LSTM/GRU) 或 Transformer 开始。对于大多数任务，Transformer（尤其是预训练模型如BERT, GPT）已成为主流。
- 图数据：使用 图神经网络。
善用“现代”构建模块
- 残差连接：几乎是深层网络的必需品，能有效解决梯度消失/爆炸问题，让网络更容易训练得更深。
- 批量归一化：加速训练、提高稳定性、降低对初始化的敏感度。通常放在卷积/全连接层之后，激活函数之前。
- 注意力机制：让模型学会“关注”重要的部分。从Transformer中的自注意力到CNN中的SE模块，都非常有效。
- Dropout：防止过拟合的有效正则化手段，在全连接层后使用效果更明显。
选择正确的激活函数
- 默认推荐：ReLU 及其变体（如 Leaky ReLU, PReLU）。它们解决了Sigmoid/Tanh的梯度消失问题。
- 输出层：二分类用Sigmoid，多分类用Softmax，回归用线性激活。

优化器选择
- Adam/AdamW：通常是默认的、效果不错的起点，对学习率不那么敏感。
- SGD with Momentum：在精心调参（特别是学习率调度）后，往往能达到比Adam更好的最终性能，但可能需要更多技巧。AdamW 解决了Adam的权重衰减问题，是目前更推荐的选择。
学习率是关键
- 学习率调度：使用动态学习率。常见策略有：步长衰减、余弦退火、预热。
- 学习率预热：在训练开始时使用一个极小的学习率，逐步增大到初始学习率，有助于稳定训练。
- 一周期策略：一种有效的方法，先增大学习率再减小。
- 找不到合适的学习率？ 进行学习率搜索，绘制学习率与损失的关系图，选择一个损失下降最快的点。
正则化以防止过拟合
- 数据增强：最有效的正则化方法！通过对训练数据进行随机变换（旋转、裁剪、颜色抖动等）来增加数据的多样性和数量。
- 权重衰减：即L2正则化，给损失函数加上权重的平方和，惩罚过大权重。
- 早停：在验证集性能不再提升时停止训练。
- Dropout：如上所述。

利用预训练模型
- 在你有中等规模的数据集时，迁移学习 是王道。使用在ImageNet、WikiText等大型数据集上预训练好的模型，在你的任务上进行微调，能极大加快收敛速度并提升性能。
自动化超参数搜索
- 当手动调参遇到瓶颈时，可以使用自动化工具，如网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等。随机搜索 通常比网格搜索更高效。
可视化与监控
- 监控损失和准确率曲线：关注训练集和验证集的差距，判断过拟合/欠拟合。
- 可视化激活和权重：看看网络到底学到了什么。
- 使用梯度裁剪：如果训练中出现梯度爆炸（损失突然变成NaN），梯度裁剪可以稳定训练。