深度学习实践与调参经验分享#

准备工作#

在深度学习的实践中，我们应该充分利用现有的资源和前人的研究成果，避免“空中楼阁”和“重复造轮子”。实践中应考虑以下问题：

• 目前的问题是否适合用神经网络解决？
• 是否有人已经做过类似的研究？

炼丹方法论#

经验总结出的几个关键方法论：

• 可复现性：确保每个模型都有可追溯和可复现的记录。
• 高效实验：控制实验时间和资源消耗，尽量在单卡一天内得出结论。
• 防呆实验：使用简单的测试（如拟合单张图片）来快速检验模型的基本功能。

实战小技巧#

• 不过分依赖调参：如果模型对超参数非常敏感，通常说明存在其他问题，如数据质量不佳或任务定义不合理。
• 优化器选择：建议使用AdamW或SGD with Momentum，结合cosine learning rate进行调整。
• 损失函数的检查：避免在模型训练中出现NaN值，及时排查潜在的错误。

特别技巧#

• 对抗训练：提高模型的鲁棒性，例如使用对抗权重扰动（AWP）。
• 随机权重平均（SWA）：通过权重平均提升模型的稳定性和性能。

结论#

在深度学习的实践过程中，理论知识和实际操作需要紧密结合，持续学习和调整是提升模型性能的关键。通过上述方法和技巧，可以更高效地进行科研和项目实践。