你有哪些deep learning（rnn、cnn）调参的经验？
当然，我很乐意分享我在深度学习模型（特别是 RNN 和 CNN）调参方面的经验。调参是深度学习中一项至关重要但又充满挑战的工作，它直接影响着模型的性能、收敛速度和泛化能力。以下我会尽量详细地阐述我在实践中的一些经验和技巧。
核心理念：系统性、实验性与理论指导
在开始调参之前，我始终秉持一个核心理念：调参不是盲目的猜测，而是一个系统性的、实验性的、同时又需要理论指导的过程。 每一个超参数都可能对模型产生显著影响，理解它们的意义和潜在影响是高效调参的基础。
一、 RNN 调参经验
RNN（循环神经网络）及其变种（LSTM、GRU）在处理序列数据时非常强大，但同时也带来了更多的调参挑战，主要集中在序列建模能力和梯度消失/爆炸问题上。
1. RNN 超参数及其调参策略：
学习率 (Learning Rate):
重要性: 学习率是影响模型收敛最关键的超参数之一。太高可能导致震荡甚至发散，太低可能导致收敛缓慢或陷入局部最优。
经验:
起始点: 我通常会从一个相对较大的学习率开始尝试，例如 `0.01` 或 `0.001`。
学习率衰减 (Learning Rate Decay): 这是 RNN 调参的必备。随着训练的进行，降低学习率可以帮助模型更好地收敛到局部最优。常用的衰减策略有：
Step Decay: 每隔 N 个 epoch 将学习率乘以一个衰减因子（如 0.5 或 0.1）。
Exponential Decay: 学习率随 epoch 指数级下降。
ReduceLROnPlateau: 当模型在验证集上的性能不再提升时（`patience` 个 epoch），自动降低学习率。这是我最常使用的策略，因为它能根据模型实际表现动态调整，更加智能。
Warmup: 在训练初期使用一个较小的学习率，然后逐渐增加到目标学习率，再进行衰减。这对于 AdamW 等优化器尤其有效，可以帮助模型在早期更稳定地学习。
学习率查找 (Learning Rate Finder): 在开始正式训练前，可以通过一个小的实验来查找一个合适的学习率范围。在一个非常小的学习率开始，逐步增加学习率并记录损失，当损失开始快速上升时，就可以找到一个大概的最佳学习率范围。
隐藏层单元数量 (Number of Hidden Units):
重要性: 决定了 RNN 模型的容量。更多的单元意味着模型可以学习更复杂的模式，但也更容易过拟合，并且计算成本更高。
经验:
起始点: 对于简单的序列任务，可能只需要几十到几百个单元。对于复杂的自然语言处理任务，可能需要几百到几千个单元。
权衡: 在模型容量和过拟合之间找到平衡。从一个适中的值开始，例如 128、256 或 512，然后根据验证集性能进行调整。如果模型欠拟合（在训练集和验证集上表现都不好），可以增加单元数；如果模型过拟合（训练集表现好但验证集表现差），可以减少单元数或引入其他正则化手段。
层数 (Number of Layers):
重要性: 堆叠更多的 RNN 层可以构建更深的网络，理论上可以学习更抽象的序列表示。
经验:
起始点: 大部分情况下，13 层 RNN 通常足够。
权衡: 更深的 RNN 更容易出现梯度消失/爆炸问题，并且训练难度增加。如果简单 RNN 不够用，可以考虑堆叠几层（例如 24 层），但需要配合梯度裁剪等技术。
多层 RNN 的局限性: 很多研究表明，非常深的 RNN（如几十层）效果提升并不明显，甚至不如增加每层单元数或使用 Transformer 等结构。
Dropout:
重要性: RNN 的重要正则化手段，用于防止过拟合。
经验:
RNN Dropout 的特殊性: 在 RNN 中，Dropout 需要小心使用。直接在序列的每个时间步应用 Dropout 会破坏序列信息。
推荐用法:
Variational Dropout (Monte Carlo Dropout): 在每个时间步使用相同的 Dropout Mask。这是推荐的在 RNN 中使用 Dropout 的方式。
在层之间应用 Dropout: 在不同 RNN 层之间应用 Dropout，而不是在同一层的不同时间步。
Dropout 率: 通常从 `0.1` 到 `0.5` 之间尝试。过高的 Dropout 会严重影响模型学习能力。
梯度裁剪 (Gradient Clipping):
重要性: RNN 的关键技术，用于防止梯度爆炸。当梯度的 L2 范数超过某个阈值时，将其缩放至该阈值。
经验:
何时使用: 几乎所有情况下都应该考虑使用梯度裁剪，特别是当训练中出现损失突然飙升或模型参数剧烈变化时。
阈值选择: 常见的阈值是 `1.0`、`5.0`、`10.0`。需要根据梯度范数的大小进行调整。可以通过监控训练过程中的梯度范数来确定合适的阈值。
优化器 (Optimizer):
重要性: 影响收敛速度和最终性能。
经验:
Adam/AdamW: 是目前最常用且效果最好的优化器之一，通常是我的首选。AdamW 在 Adam 的基础上加入了权重衰减的解耦，通常表现更稳定。
RMSprop/Adagrad: 也是不错的选择，尤其是在某些特定的任务上。
SGD with Momentum: 仍然有其用武之地，特别是在一些学术研究或对模型有非常精细控制的需求时。但通常需要更仔细的学习率和动量调参。
Batch Size:
重要性: 影响收敛速度、内存使用和模型的泛化能力。
经验:
大小与收敛: 较大的 Batch Size 通常能提供更稳定的梯度估计，收敛更快，但可能陷入更尖锐的局部最小值，泛化能力稍差。较小的 Batch Size 梯度噪声较大，可能有助于跳出局部最优，泛化能力稍好，但收敛较慢。
硬件限制: Batch Size 的大小很大程度上受限于 GPU 显存。
权衡: 通常会选择一个在内存允许范围内能提供较快训练速度的 Batch Size，例如 32, 64, 128, 256。
LSTM vs GRU:
GRU: 通常参数更少，计算速度更快，在很多任务上表现与 LSTM 相当。
LSTM: 结构更复杂，理论上更强大，在一些复杂的序列建模任务上可能表现更好。
经验: 我通常会先尝试 GRU，因为它简单高效。如果效果不理想，再考虑 LSTM。
序列长度 (Sequence Length):
重要性: 影响计算量和梯度传播的长度。
经验:
截断 (Truncation): 对于超长序列，通常需要进行截断，保留序列的前面或中间部分，或者使用滑动窗口。
填充 (Padding): 为了让同一批次内的序列长度一致，需要进行填充。填充的位置和方式可能会影响模型。
2. RNN 调参流程建议：
1. 设定 Baseline: 从一个简单模型和默认参数开始，确保整个流程是跑通的。
2. 关注核心参数:
学习率: 是首要关注的。使用学习率查找或多次实验来确定一个合适的学习率范围，并设置学习率衰减。
隐藏层单元数: 根据任务复杂度和数据量进行调整。
梯度裁剪: 如果模型训练不稳定，立即启用并调整阈值。
3. 正则化:
Dropout: 逐渐增加 Dropout 率，观察验证集性能变化。
权重衰减 (Weight Decay): 如果使用了 AdamW 等优化器，调整 `weight_decay` 参数。
4. 模型结构:
层数: 如果模型欠拟合，考虑增加层数。
LSTM/GRU: 尝试不同的门控单元。
5. Batch Size: 在硬件允许范围内，尝试不同的 Batch Size，观察对收敛速度和泛化能力的影响。
6. 验证集监控: 始终以验证集上的性能作为调参的依据，避免过拟合。使用 `EarlyStopping` 机制来自动停止训练，防止过拟合并保存最佳模型。
7. 交叉验证 (CrossValidation): 对于小型数据集，使用交叉验证来获得更鲁棒的参数评估。
二、 CNN 调参经验
CNN（卷积神经网络）在图像处理、语音识别等领域表现出色，其调参主要集中在网络结构、感受野和正则化上。
1. CNN 超参数及其调参策略：
学习率 (Learning Rate):
重要性: 同 RNN 一样，是核心参数。
经验:
起始点: 通常从 `0.001` 或 `0.01` 开始。
学习率衰减: 同样重要。`ReduceLROnPlateau` 是我常用的策略。对于分类任务，在训练过程中，当验证集精度停止提升时，降低学习率有助于模型进一步收敛。
预训练模型: 如果使用预训练模型进行微调，学习率通常需要设置得更小，例如 `1e4` 或 `1e5`，并且可以先只训练最后几层，再解冻前面几层进行微调。
卷积核大小 (Kernel Size):
重要性: 决定了卷积层感受野的大小。较小的卷积核（如 3x3）可以学习局部特征，堆叠起来可以增大感受野；较大的卷积核（如 5x5, 7x7）可以一步捕获更大的局部区域。
经验:
3x3 是标准: `3x3` 卷积核是最常用的，因为它在保持模型参数和计算量的同时，能捕获到有效的局部信息。
堆叠 3x3 vs 大核: 在 VGGnet 中，堆叠多个 `3x3` 卷积核被证明可以等效于一个更大的卷积核，同时引入了更多的非线性激活函数，模型容量更大。
特定任务: 对于一些特定任务，例如目标检测中需要关注更大区域，可以使用稍大的卷积核。
步长 (Stride):
重要性: 控制卷积核在输入数据上滑动的步长。大于 1 的步长会导致特征图尺寸减小，起到下采样作用。
经验:
默认值: 通常设为 `1`，以便捕获尽可能多的局部信息。
下采样: 当需要减少特征图尺寸、增大感受野时，可以设置步长为 `2`。例如，在网络的早期阶段，可以使用步长为 `2` 的卷积或池化层来快速减小特征图尺寸。
填充 (Padding):
重要性: 控制卷积操作后输出特征图的尺寸。`'same'` 填充会使得输出特征图尺寸与输入尺寸相同（在步长为 1 时），`'valid'` 填充则不进行填充，导致特征图尺寸缩小。
经验:
保留尺寸: 通常使用 `'same'` 填充来保持特征图的空间尺寸，方便后面的层继续处理，尤其是在网络前期。
控制输出尺寸: 某些情况下，也可能需要 `'valid'` 填充来有意地减小特征图尺寸。
卷积核数量 (Number of Filters/Channels):
重要性: 决定了卷积层输出的特征图数量，即模型能学习到的特征的数量。
经验:
逐渐增加: 在深层网络中，卷积核数量通常会随着网络的加深而增加（例如从 64 到 128，再到 256 或 512）。这是因为后面的层需要学习更复杂、更抽象的特征，需要更多的通道来表示。
数据量与模型容量: 卷积核数量需要与数据量和任务复杂度相匹配，过多可能导致过拟合，过少可能导致欠拟合。
池化层 (Pooling Layer):
重要性: 减小特征图尺寸，提高计算效率，并引入一定的平移不变性。
经验:
Max Pooling vs Average Pooling: Max Pooling 通常比 Average Pooling 更常用，因为它能保留更显著的局部特征。
大小和步长: `2x2` 的池化核，步长为 `2` 是最常见的配置，可以将特征图尺寸减半。
Dropout:
重要性: CNN 的重要正则化手段。
经验:
位置: 常用于全连接层之间，也可以用于卷积层之后（例如在激活函数之后，但更常见的是在 ConvBNReLU 结构之后插入 Dropout）。
Dropout 率: 通常在 `0.2` 到 `0.5` 之间尝试。
Spatial Dropout: 对于卷积层，可以使用 `Spatial Dropout`，它会丢弃整个特征图，而不是单个元素，对于防止过拟合效果更好。
批归一化 (Batch Normalization, BN):
重要性: 稳定训练过程，加速收敛，并起到一定的正则化作用。
经验:
位置: 通常放在卷积层之后，激活函数之前 (Conv > BN > ReLU)。
参数: BN 层本身也有可学习的参数（gamma 和 beta），但通常不需要手动调整。
配合学习率: BN 的引入可以允许使用更高的学习率，因为它帮助稳定了每一层的输入分布。
优化器 (Optimizer):
经验: Adam/AdamW 是首选。SGD with Momentum 也可以，但需要更仔细的学习率调整和动量参数选择。
Batch Size:
经验: 同样是权衡计算资源和模型性能。对于图像任务，通常 Batch Size 会比 NLP 任务的序列长度大一些，例如 32, 64, 128。
激活函数 (Activation Function):
ReLU: 是最常用的激活函数。
LeakyReLU/PReLU: 当 ReLU 出现死亡神经元问题时，可以尝试使用。
GELU/Swish: 在一些更先进的网络结构（如 Transformer 的 FeedForward Network）中表现良好。
2. CNN 调参流程建议：
1. 建立 Baseline: 选用一个经典的 CNN 架构（如 ResNet、VGG 的简化版）作为起点，确保流程通畅。
2. 学习率和优化器: 确定合适的学习率和优化器（通常是 Adam/AdamW），并设置学习率衰减。
3. 关键结构参数:
卷积核数量和大小: 根据任务和感受野需求调整。
层数: 逐渐增加网络的深度，但要警惕过拟合。
池化层: 决定特征图尺寸减小的策略。
4. 正则化手段:
Dropout: 在全连接层或卷积层之间添加，调整 Dropout 率。
权重衰减: 配合优化器使用。
Batch Normalization: 几乎总是推荐在卷积层后使用。
5. 数据增强 (Data Augmentation): 对于图像任务，数据增强是极其重要的正则化手段，可以有效提高模型的泛化能力。常见的有随机翻转、裁剪、旋转、颜色抖动等。
6. 验证集监控与早停: 使用 `EarlyStopping` 机制，并将验证集性能作为调参的指导。
7. 理解模型表现:
欠拟合 (Underfitting): 如果模型在训练集和验证集上都表现不佳，可能需要增加模型容量（更多卷积核、更深的网络）或减少正则化。
过拟合 (Overfitting): 如果模型在训练集上表现好，但在验证集上表现差，需要加强正则化（增加 Dropout、权重衰减、数据增强、减小模型容量）。
三、 通用调参原则和技巧
无论 RNN 还是 CNN，以下一些通用原则和技巧都非常重要：
1. 理解超参数的含义: 在调整之前，先了解每个超参数的作用和潜在影响。
2. 一次只调整一个超参数（或一组相关超参数）: 避免同时调整多个参数，这样很难判断哪个参数起了决定性作用。
3. 从简单的模型开始: 不要一开始就构建非常复杂的模型，从一个简单的 baseline 开始，逐步增加复杂度。
4. 利用验证集: 绝不在测试集上进行调参。始终使用验证集来评估模型的性能，并指导超参数的调整。
5. 早停 (Early Stopping): 设置一个 `patience` 参数，当验证集性能连续 N 个 epoch 没有提升时，停止训练。这能有效防止过拟合，并找到模型的最佳停止点。
6. 可视化:
训练/验证损失和精度曲线: 观察它们的变化趋势，可以判断模型是否欠拟合、过拟合或训练不稳定。
梯度范数: 监控梯度范数可以帮助诊断 RNN 的梯度爆炸问题。
特征图可视化: 对于 CNN，可视化中间层的特征图可以帮助理解模型学习到的内容。
7. 自动调参工具 (Hyperparameter Optimization Tools):
Grid Search: 简单粗暴，但计算量巨大，适用于参数范围较小的情况。
Random Search: 通常比 Grid Search 更有效率，在相同的计算预算下，更有可能找到好的超参数组合。
Bayesian Optimization (e.g., Hyperopt, Optuna, Keras Tuner): 更智能的搜索策略，利用历史实验结果来预测下一个最佳超参数组合，效率更高。我个人非常推荐使用这些工具，可以极大地提高调参效率。
8. 迁移学习: 如果你的任务与某个大型公开数据集（如 ImageNet for CNN, Wikipedia corpus for NLP）相似，优先考虑使用在这些数据集上预训练的模型，然后进行微调。这能显著减少调参的工作量并提高性能。
9. 保持实验记录: 详细记录每次实验的超参数设置、模型结构以及对应的验证集性能，这有助于回溯和总结经验。
10. 不要害怕犯错: 调参是一个迭代的过程，会遇到很多失败的尝试。重要的是从每次实验中学习，不断逼近最优解。
总结我的调参思路：
我通常遵循一个流程：
1. 建立一个可工作的 Baseline。
2. 核心关注学习率和优化器，使用学习率衰减和早停。
3. 根据模型表现（欠拟合/过拟合），有针对性地调整模型容量（隐藏层单元数、卷积核数量、层数）和正则化手段（Dropout、权重衰减、数据增强）。
4. 在 RNN 中，梯度裁剪是必选项。
5. 批量尝试使用自动调参工具，特别是贝叶斯优化。
6. 多观察、多思考、多记录。
调参是一个艺术与科学相结合的过程。通过系统性的实验、理论知识的指导以及不断的反思总结，才能有效地提升深度学习模型的性能。希望这些详细的经验能够帮助到你！
核心理念：系统性、实验性与理论指导
在开始调参之前，我始终秉持一个核心理念：调参不是盲目的猜测，而是一个系统性的、实验性的、同时又需要理论指导的过程。 每一个超参数都可能对模型产生显著影响，理解它们的意义和潜在影响是高效调参的基础。
一、 RNN 调参经验
RNN（循环神经网络）及其变种（LSTM、GRU）在处理序列数据时非常强大，但同时也带来了更多的调参挑战，主要集中在序列建模能力和梯度消失/爆炸问题上。
1. RNN 超参数及其调参策略：
学习率 (Learning Rate):
重要性: 学习率是影响模型收敛最关键的超参数之一。太高可能导致震荡甚至发散，太低可能导致收敛缓慢或陷入局部最优。
经验:
起始点: 我通常会从一个相对较大的学习率开始尝试，例如 `0.01` 或 `0.001`。
学习率衰减 (Learning Rate Decay): 这是 RNN 调参的必备。随着训练的进行，降低学习率可以帮助模型更好地收敛到局部最优。常用的衰减策略有：
Step Decay: 每隔 N 个 epoch 将学习率乘以一个衰减因子（如 0.5 或 0.1）。
Exponential Decay: 学习率随 epoch 指数级下降。
ReduceLROnPlateau: 当模型在验证集上的性能不再提升时（`patience` 个 epoch），自动降低学习率。这是我最常使用的策略，因为它能根据模型实际表现动态调整，更加智能。
Warmup: 在训练初期使用一个较小的学习率，然后逐渐增加到目标学习率，再进行衰减。这对于 AdamW 等优化器尤其有效，可以帮助模型在早期更稳定地学习。
学习率查找 (Learning Rate Finder): 在开始正式训练前，可以通过一个小的实验来查找一个合适的学习率范围。在一个非常小的学习率开始，逐步增加学习率并记录损失，当损失开始快速上升时，就可以找到一个大概的最佳学习率范围。
隐藏层单元数量 (Number of Hidden Units):
重要性: 决定了 RNN 模型的容量。更多的单元意味着模型可以学习更复杂的模式，但也更容易过拟合，并且计算成本更高。
经验:
起始点: 对于简单的序列任务，可能只需要几十到几百个单元。对于复杂的自然语言处理任务，可能需要几百到几千个单元。
权衡: 在模型容量和过拟合之间找到平衡。从一个适中的值开始，例如 128、256 或 512，然后根据验证集性能进行调整。如果模型欠拟合（在训练集和验证集上表现都不好），可以增加单元数；如果模型过拟合（训练集表现好但验证集表现差），可以减少单元数或引入其他正则化手段。
层数 (Number of Layers):
重要性: 堆叠更多的 RNN 层可以构建更深的网络，理论上可以学习更抽象的序列表示。
经验:
起始点: 大部分情况下，13 层 RNN 通常足够。
权衡: 更深的 RNN 更容易出现梯度消失/爆炸问题，并且训练难度增加。如果简单 RNN 不够用，可以考虑堆叠几层（例如 24 层），但需要配合梯度裁剪等技术。
多层 RNN 的局限性: 很多研究表明，非常深的 RNN（如几十层）效果提升并不明显，甚至不如增加每层单元数或使用 Transformer 等结构。
Dropout:
重要性: RNN 的重要正则化手段，用于防止过拟合。
经验:
RNN Dropout 的特殊性: 在 RNN 中，Dropout 需要小心使用。直接在序列的每个时间步应用 Dropout 会破坏序列信息。
推荐用法:
Variational Dropout (Monte Carlo Dropout): 在每个时间步使用相同的 Dropout Mask。这是推荐的在 RNN 中使用 Dropout 的方式。
在层之间应用 Dropout: 在不同 RNN 层之间应用 Dropout，而不是在同一层的不同时间步。
Dropout 率: 通常从 `0.1` 到 `0.5` 之间尝试。过高的 Dropout 会严重影响模型学习能力。
梯度裁剪 (Gradient Clipping):
重要性: RNN 的关键技术，用于防止梯度爆炸。当梯度的 L2 范数超过某个阈值时，将其缩放至该阈值。
经验:
何时使用: 几乎所有情况下都应该考虑使用梯度裁剪，特别是当训练中出现损失突然飙升或模型参数剧烈变化时。
阈值选择: 常见的阈值是 `1.0`、`5.0`、`10.0`。需要根据梯度范数的大小进行调整。可以通过监控训练过程中的梯度范数来确定合适的阈值。
优化器 (Optimizer):
重要性: 影响收敛速度和最终性能。
经验:
Adam/AdamW: 是目前最常用且效果最好的优化器之一，通常是我的首选。AdamW 在 Adam 的基础上加入了权重衰减的解耦，通常表现更稳定。
RMSprop/Adagrad: 也是不错的选择，尤其是在某些特定的任务上。
SGD with Momentum: 仍然有其用武之地，特别是在一些学术研究或对模型有非常精细控制的需求时。但通常需要更仔细的学习率和动量调参。
Batch Size:
重要性: 影响收敛速度、内存使用和模型的泛化能力。
经验:
大小与收敛: 较大的 Batch Size 通常能提供更稳定的梯度估计，收敛更快，但可能陷入更尖锐的局部最小值，泛化能力稍差。较小的 Batch Size 梯度噪声较大，可能有助于跳出局部最优，泛化能力稍好，但收敛较慢。
硬件限制: Batch Size 的大小很大程度上受限于 GPU 显存。
权衡: 通常会选择一个在内存允许范围内能提供较快训练速度的 Batch Size，例如 32, 64, 128, 256。
LSTM vs GRU:
GRU: 通常参数更少，计算速度更快，在很多任务上表现与 LSTM 相当。
LSTM: 结构更复杂，理论上更强大，在一些复杂的序列建模任务上可能表现更好。
经验: 我通常会先尝试 GRU，因为它简单高效。如果效果不理想，再考虑 LSTM。
序列长度 (Sequence Length):
重要性: 影响计算量和梯度传播的长度。
经验:
截断 (Truncation): 对于超长序列，通常需要进行截断，保留序列的前面或中间部分，或者使用滑动窗口。
填充 (Padding): 为了让同一批次内的序列长度一致，需要进行填充。填充的位置和方式可能会影响模型。
2. RNN 调参流程建议：
1. 设定 Baseline: 从一个简单模型和默认参数开始，确保整个流程是跑通的。
2. 关注核心参数:
学习率: 是首要关注的。使用学习率查找或多次实验来确定一个合适的学习率范围，并设置学习率衰减。
隐藏层单元数: 根据任务复杂度和数据量进行调整。
梯度裁剪: 如果模型训练不稳定，立即启用并调整阈值。
3. 正则化:
Dropout: 逐渐增加 Dropout 率，观察验证集性能变化。
权重衰减 (Weight Decay): 如果使用了 AdamW 等优化器，调整 `weight_decay` 参数。
4. 模型结构:
层数: 如果模型欠拟合，考虑增加层数。
LSTM/GRU: 尝试不同的门控单元。
5. Batch Size: 在硬件允许范围内，尝试不同的 Batch Size，观察对收敛速度和泛化能力的影响。
6. 验证集监控: 始终以验证集上的性能作为调参的依据，避免过拟合。使用 `EarlyStopping` 机制来自动停止训练，防止过拟合并保存最佳模型。
7. 交叉验证 (CrossValidation): 对于小型数据集，使用交叉验证来获得更鲁棒的参数评估。
二、 CNN 调参经验
CNN（卷积神经网络）在图像处理、语音识别等领域表现出色，其调参主要集中在网络结构、感受野和正则化上。
1. CNN 超参数及其调参策略：
学习率 (Learning Rate):
重要性: 同 RNN 一样，是核心参数。
经验:
起始点: 通常从 `0.001` 或 `0.01` 开始。
学习率衰减: 同样重要。`ReduceLROnPlateau` 是我常用的策略。对于分类任务，在训练过程中，当验证集精度停止提升时，降低学习率有助于模型进一步收敛。
预训练模型: 如果使用预训练模型进行微调，学习率通常需要设置得更小，例如 `1e4` 或 `1e5`，并且可以先只训练最后几层，再解冻前面几层进行微调。
卷积核大小 (Kernel Size):
重要性: 决定了卷积层感受野的大小。较小的卷积核（如 3x3）可以学习局部特征，堆叠起来可以增大感受野；较大的卷积核（如 5x5, 7x7）可以一步捕获更大的局部区域。
经验:
3x3 是标准: `3x3` 卷积核是最常用的，因为它在保持模型参数和计算量的同时，能捕获到有效的局部信息。
堆叠 3x3 vs 大核: 在 VGGnet 中，堆叠多个 `3x3` 卷积核被证明可以等效于一个更大的卷积核，同时引入了更多的非线性激活函数，模型容量更大。
特定任务: 对于一些特定任务，例如目标检测中需要关注更大区域，可以使用稍大的卷积核。
步长 (Stride):
重要性: 控制卷积核在输入数据上滑动的步长。大于 1 的步长会导致特征图尺寸减小，起到下采样作用。
经验:
默认值: 通常设为 `1`，以便捕获尽可能多的局部信息。
下采样: 当需要减少特征图尺寸、增大感受野时，可以设置步长为 `2`。例如，在网络的早期阶段，可以使用步长为 `2` 的卷积或池化层来快速减小特征图尺寸。
填充 (Padding):
重要性: 控制卷积操作后输出特征图的尺寸。`'same'` 填充会使得输出特征图尺寸与输入尺寸相同（在步长为 1 时），`'valid'` 填充则不进行填充，导致特征图尺寸缩小。
经验:
保留尺寸: 通常使用 `'same'` 填充来保持特征图的空间尺寸，方便后面的层继续处理，尤其是在网络前期。
控制输出尺寸: 某些情况下，也可能需要 `'valid'` 填充来有意地减小特征图尺寸。
卷积核数量 (Number of Filters/Channels):
重要性: 决定了卷积层输出的特征图数量，即模型能学习到的特征的数量。
经验:
逐渐增加: 在深层网络中，卷积核数量通常会随着网络的加深而增加（例如从 64 到 128，再到 256 或 512）。这是因为后面的层需要学习更复杂、更抽象的特征，需要更多的通道来表示。
数据量与模型容量: 卷积核数量需要与数据量和任务复杂度相匹配，过多可能导致过拟合，过少可能导致欠拟合。
池化层 (Pooling Layer):
重要性: 减小特征图尺寸，提高计算效率，并引入一定的平移不变性。
经验:
Max Pooling vs Average Pooling: Max Pooling 通常比 Average Pooling 更常用，因为它能保留更显著的局部特征。
大小和步长: `2x2` 的池化核，步长为 `2` 是最常见的配置，可以将特征图尺寸减半。
Dropout:
重要性: CNN 的重要正则化手段。
经验:
位置: 常用于全连接层之间，也可以用于卷积层之后（例如在激活函数之后，但更常见的是在 ConvBNReLU 结构之后插入 Dropout）。
Dropout 率: 通常在 `0.2` 到 `0.5` 之间尝试。
Spatial Dropout: 对于卷积层，可以使用 `Spatial Dropout`，它会丢弃整个特征图，而不是单个元素，对于防止过拟合效果更好。
批归一化 (Batch Normalization, BN):
重要性: 稳定训练过程，加速收敛，并起到一定的正则化作用。
经验:
位置: 通常放在卷积层之后，激活函数之前 (Conv > BN > ReLU)。
参数: BN 层本身也有可学习的参数（gamma 和 beta），但通常不需要手动调整。
配合学习率: BN 的引入可以允许使用更高的学习率，因为它帮助稳定了每一层的输入分布。
优化器 (Optimizer):
经验: Adam/AdamW 是首选。SGD with Momentum 也可以，但需要更仔细的学习率调整和动量参数选择。
Batch Size:
经验: 同样是权衡计算资源和模型性能。对于图像任务，通常 Batch Size 会比 NLP 任务的序列长度大一些，例如 32, 64, 128。
激活函数 (Activation Function):
ReLU: 是最常用的激活函数。
LeakyReLU/PReLU: 当 ReLU 出现死亡神经元问题时，可以尝试使用。
GELU/Swish: 在一些更先进的网络结构（如 Transformer 的 FeedForward Network）中表现良好。
2. CNN 调参流程建议：
1. 建立 Baseline: 选用一个经典的 CNN 架构（如 ResNet、VGG 的简化版）作为起点，确保流程通畅。
2. 学习率和优化器: 确定合适的学习率和优化器（通常是 Adam/AdamW），并设置学习率衰减。
3. 关键结构参数:
卷积核数量和大小: 根据任务和感受野需求调整。
层数: 逐渐增加网络的深度，但要警惕过拟合。
池化层: 决定特征图尺寸减小的策略。
4. 正则化手段:
Dropout: 在全连接层或卷积层之间添加，调整 Dropout 率。
权重衰减: 配合优化器使用。
Batch Normalization: 几乎总是推荐在卷积层后使用。
5. 数据增强 (Data Augmentation): 对于图像任务，数据增强是极其重要的正则化手段，可以有效提高模型的泛化能力。常见的有随机翻转、裁剪、旋转、颜色抖动等。
6. 验证集监控与早停: 使用 `EarlyStopping` 机制，并将验证集性能作为调参的指导。
7. 理解模型表现:
欠拟合 (Underfitting): 如果模型在训练集和验证集上都表现不佳，可能需要增加模型容量（更多卷积核、更深的网络）或减少正则化。
过拟合 (Overfitting): 如果模型在训练集上表现好，但在验证集上表现差，需要加强正则化（增加 Dropout、权重衰减、数据增强、减小模型容量）。
三、 通用调参原则和技巧
无论 RNN 还是 CNN，以下一些通用原则和技巧都非常重要：
1. 理解超参数的含义: 在调整之前，先了解每个超参数的作用和潜在影响。
2. 一次只调整一个超参数（或一组相关超参数）: 避免同时调整多个参数，这样很难判断哪个参数起了决定性作用。
3. 从简单的模型开始: 不要一开始就构建非常复杂的模型，从一个简单的 baseline 开始，逐步增加复杂度。
4. 利用验证集: 绝不在测试集上进行调参。始终使用验证集来评估模型的性能，并指导超参数的调整。
5. 早停 (Early Stopping): 设置一个 `patience` 参数，当验证集性能连续 N 个 epoch 没有提升时，停止训练。这能有效防止过拟合，并找到模型的最佳停止点。
6. 可视化:
训练/验证损失和精度曲线: 观察它们的变化趋势，可以判断模型是否欠拟合、过拟合或训练不稳定。
梯度范数: 监控梯度范数可以帮助诊断 RNN 的梯度爆炸问题。
特征图可视化: 对于 CNN，可视化中间层的特征图可以帮助理解模型学习到的内容。
7. 自动调参工具 (Hyperparameter Optimization Tools):
Grid Search: 简单粗暴，但计算量巨大，适用于参数范围较小的情况。
Random Search: 通常比 Grid Search 更有效率，在相同的计算预算下，更有可能找到好的超参数组合。
Bayesian Optimization (e.g., Hyperopt, Optuna, Keras Tuner): 更智能的搜索策略，利用历史实验结果来预测下一个最佳超参数组合，效率更高。我个人非常推荐使用这些工具，可以极大地提高调参效率。
8. 迁移学习: 如果你的任务与某个大型公开数据集（如 ImageNet for CNN, Wikipedia corpus for NLP）相似，优先考虑使用在这些数据集上预训练的模型，然后进行微调。这能显著减少调参的工作量并提高性能。
9. 保持实验记录: 详细记录每次实验的超参数设置、模型结构以及对应的验证集性能，这有助于回溯和总结经验。
10. 不要害怕犯错: 调参是一个迭代的过程，会遇到很多失败的尝试。重要的是从每次实验中学习，不断逼近最优解。
总结我的调参思路：
我通常遵循一个流程：
1. 建立一个可工作的 Baseline。
2. 核心关注学习率和优化器，使用学习率衰减和早停。
3. 根据模型表现（欠拟合/过拟合），有针对性地调整模型容量（隐藏层单元数、卷积核数量、层数）和正则化手段（Dropout、权重衰减、数据增强）。
4. 在 RNN 中，梯度裁剪是必选项。
5. 批量尝试使用自动调参工具，特别是贝叶斯优化。
6. 多观察、多思考、多记录。
调参是一个艺术与科学相结合的过程。通过系统性的实验、理论知识的指导以及不断的反思总结，才能有效地提升深度学习模型的性能。希望这些详细的经验能够帮助到你！
网友意见
- 不管什么模型，先在一个较小的训练集上train和test，看看它能不能过拟合。如果不能过拟合，可能是学习率太大，或者代码写错了。先调小学习率试一下，如果还不行就去检查代码，先看dataloader输出的数据对不对，再看模型每一步的size是否符合自己期待。
- 看train/eval的loss曲线，正常的情况应该是train loss呈log状一直下降最后趋于稳定，eval loss开始时一直下降到某一个epoch之后开始趋于稳定或开始上升，这时候可以用early stopping保存eval loss最低的那个模型。如果loss曲线非常不正常，很有可能是数据处理出了问题，比如label对应错了，回去检查代码。
- 不要一开始就用大数据集，先在一个大概2w训练集，2k测试集的小数据集上调参。
- 尽量不要自己从头搭架子（新手和半新手）。找一个已经明确没有bug能跑通的其它任务的架子，在它的基础上修改。否则debug过程非常艰难，因为有时候是版本迭代产生的问题，修改起来很麻烦。
- 优化器优先用adam，学习率设1e-3或1e-4，再试Radam（LiyuanLucasLiu/RAdam）。不推荐sgdm，因为很慢。
- lrscheduler用torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR，T_max设32或64，几个任务上试效果都不错。（用这个lr_scheduler加上adam系的optimizer基本就不用怎么调学习率了）
- 有一些任务（尤其是有RNN的）要做梯度裁剪，torch.nn.utils.clip_grad_norm。
- 参数初始化，lstm的h用orthogonal，其它用he或xavier。
- 激活函数用relu一般就够了，也可以试试leaky relu。
- batchnorm和dropout可以试，放的位置很重要。优先尝试放在最后输出层之前，以及embedding层之后。RNN可以试layer_norm。有些任务上加了这些层可能会有负作用。
- metric learning中先试标label的分类方法。然后可以用triplet loss，margin这个参数的设置很重要。
- batchsize设置小一点通常会有一些提升，某些任务batchsize设成1有奇效。
- embedding层的embedsize可以小一些（64 or 128），之后LSTM或CNN的hiddensize要稍微大一些（256 or 512）。（ALBERT论文里面大概也是这个意思）
- 模型方面，可以先用2或3层LSTM试一下，通常效果都不错。
- weight decay可以试一下，我一般用1e-4。
- 有CNN的地方就用shortcut。CNN层数加到某一个值之后对结果影响就不大了，这个值作为参数可以调一下。
- GRU和LSTM在大部分任务上效果差不多。
- 看论文时候不要全信，能复现的尽量复现一下，许多论文都会做低baseline，但实际使用时很多baseline效果很不错。
- 对于大多数任务，数据比模型重要。面对新任务时先分析数据，再根据数据设计模型，并决定各个参数。例如nlp有些任务中的padding长度，通常需要达到数据集的90%以上，可用pandas的describe函数进行分析。
想到其它的继续加。
觉得对你有用的话就点个赞吧~ 有具体问题的同学可以在评论区留言（或私信我），有能力的我都会回答。也可以翻翻我对其它问题的回答，可能也有一点帮助。
其它回答：
训练技巧对深度学习来说是非常重要的，作为一门实验性质很强的科学，同样的网络结构使用不同的训练方法训练，结果可能会有很大的差异。这里我总结了近一年来的炼丹心得，分享给大家，也欢迎大家补充指正。
参数初始化。
下面几种方式,随便选一个,结果基本都差不多。但是一定要做。否则可能会减慢收敛速度，影响收敛结果，甚至造成Nan等一系列问题。
下面的n_in为网络的输入大小，n_out为网络的输出大小，n为n_in或(n_in+n_out)*0.5
Xavier初始法论文：http://jmlr.org/proceedings/papers/v9/glorot10a/glorot10a.pdf
He初始化论文：https://arxiv.org/abs/1502.01852
- uniform均匀分布初始化：
w = np.random.uniform(low=-scale, high=scale, size=[n_in,n_out]) - Xavier初始法，适用于普通激活函数(tanh,sigmoid)：scale = np.sqrt(3/n)
- He初始化，适用于ReLU：scale = np.sqrt(6/n)
- normal高斯分布初始化：
w = np.random.randn(n_in,n_out) * stdev # 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)：stdev = np.sqrt(n)
- He初始化，适用于ReLU：stdev = np.sqrt(2/n)
- svd初始化：对RNN有比较好的效果。参考论文：https://arxiv.org/abs/1312.6120
数据预处理方式
- zero-center ,这个挺常用的.
X -= np.mean(X, axis = 0) # zero-center
X /= np.std(X, axis = 0) # normalize - PCA whitening,这个用的比较少.
训练技巧
- 要做梯度归一化,即算出来的梯度除以minibatch size
- clip c(梯度裁剪): 限制最大梯度,其实是value = sqrt(w1^2+w2^2….),如果value超过了阈值,就算一个衰减系系数,让value的值等于阈值: 5,10,15
- dropout对小数据防止过拟合有很好的效果,值一般设为0.5,小数据上dropout+sgd在我的大部分实验中，效果提升都非常明显.因此可能的话，建议一定要尝试一下。 dropout的位置比较有讲究, 对于RNN,建议放到输入->RNN与RNN->输出的位置.关于RNN如何用dropout,可以参考这篇论文:http://arxiv.org/abs/1409.2329
- 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。
- 除了gate之类的地方,需要把输出限制成0-1之外,尽量不要用sigmoid,可以用tanh或者relu之类的激活函数.1. sigmoid函数在-4到4的区间里，才有较大的梯度。之外的区间，梯度接近0，很容易造成梯度消失问题。2. 输入0均值，sigmoid函数的输出不是0均值的。
- rnn的dim和embdding size,一般从128上下开始调整. batch size,一般从128左右开始调整.batch size合适最重要,并不是越大越好.
- word2vec初始化,在小数据上,不仅可以有效提高收敛速度,也可以可以提高结果.
- 尽量对数据做shuffle
- LSTM 的forget gate的bias,用1.0或者更大的值做初始化,可以取得更好的结果,来自这篇论文:http://jmlr.org/proceedings/papers/v37/jozefowicz15.pdf, 我这里实验设成1.0,可以提高收敛速度.实际使用中,不同的任务,可能需要尝试不同的值.
- Batch Normalization据说可以提升效果，不过我没有尝试过，建议作为最后提升模型的手段，参考论文：Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift
- 如果你的模型包含全连接层（MLP），并且输入和输出大小一样，可以考虑将MLP替换成Highway Network,我尝试对结果有一点提升，建议作为最后提升模型的手段，原理很简单，就是给输出加了一个gate来控制信息的流动，详细介绍请参考论文: http://arxiv.org/abs/1505.00387
- 来自@张馨宇的技巧：一轮加正则，一轮不加正则，反复进行。
Ensemble
Ensemble是论文刷结果的终极核武器,深度学习中一般有以下几种方式
- 同样的参数,不同的初始化方式
- 不同的参数,通过cross-validation,选取最好的几组
- 同样的参数,模型训练的不同阶段，即不同迭代次数的模型。
- 不同的模型,进行线性融合. 例如RNN和传统模型.
更多深度学习技巧，请参见我的专栏：炼丹实验室 - 知乎专栏
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