DeepLearning（基于caffe）优化策略（3）--调参篇

        我们都知道，DeepLearning是一个非常好用的方法，纵使很多人认为DeepLearning是炼药炉，学习它的是炼药师，但不可否认的是，很多场景下，DeepLearning有着非常好的效果，比如说人脸识别等等。

        DeepLearning中有着成千上万个参数（每一层都有很多的参数），调参自然而然也就成为了一个不可避免的话题。接下来，总结一下深度学习中的调参方法。

      1.训练的数据要尽量准确（包括训练的特征以及标注）

         数据是训练的起始阶段，也是重要阶段。数据的好坏直接决定了模型的效果，就好比你要学习的东西本身就是模棱两可的，那自然不会有太好的效果。

      2.做好相应的归一化操作

        详细请见：http://blog.csdn.net/sihailongwang/article/details/72818603

        如果不进行必要的归一化的话，就会使得各个特征相差很小，减小学习的速率，增加网络时间，并有可能导致无法收敛。

      3.初始化参数也很重要

        推荐论文：《On the importance of initialization and momentum in deep learning》

        设置太大了，影响收敛的速度，甚至无法达到收敛，设置太小了，则参数寻优的时候会不动。

        虽然原则上是随机找一堆参数初始值，然后通过随机梯度下降，找到最好的参数，但是在这篇论文中，论证了初始权值选好的话，会对效果以及收敛速度有着明显的作用，当然如何设置初始化参数，不仅需要在大量实践经验总结而来，而且还要经常看一些paper。

      4.使用momentum

        还是刚才那篇论文，论文中讲到使用Momentum的效果有目共睹的，还提到了NAG（Nesterovs Accelerated Gradient），并将CM（Classical Momentum）和NAG进行了对比（论文中的结论：While each iteration of NAG may only be slightly more effective than CM at correcting a large and inappropriate
velocity,and NAG is able to avoid these oscillations almost entirely）

      5.梯度更新步长

      6.梯度归一化

        就是结果除以minibatch size，这样就可以不显示依赖minibatch size了

      7.限制权重参数的最大值

        不然迭代的容易飞了。

      8.使用dropout

        详细请见：http://blog.csdn.net/sihailongwang/article/details/72847382

        在Caffe框架中，会有专门的Dropout层可以使用。