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  • 如何提高卷积神将网络模型泛化能力 在做工程的时候如何提高自己训练出来的模型泛化能力是一项具有挑战性同时也是一件充满"玄学"的事情。回想我这一年半载训练的那么几个任务的调参来讲,大概可以总结为下面这几...

    如何提高卷积神经网络模型的泛化能力

    在做工程的时候如何提高自己训练出来的模型的泛化能力是一项具有挑战性同时也是一件充满"玄学"的事情。回想我这一年半载训练的那么几个任务的调参来讲,大概可以总结为下面这几点。

    1、使用更多的数据。竟可能标注更多的训练数据,这是提高泛化能力最理想的方法,更多的数据让模型得到更充分的学习,自然提高了泛化能力,但实际场景中考虑到标注成本的问题,可能并不能无脑加数据。
    2、使用更大的batch_size。在相同迭代次数和学习率的条件下,每批次采用更多的数据将有助于模型更好的学习到正确的模式,模型输出结果也会更加稳定。
    3、数据过采样。很多情况下我们拿到手的数据都存在类别不均匀的情况,模型这个时候过多的拟合某类数量多的数据导致其输出结果偏向于该类数据,此时如果我们过采样其他类别的数据,使得数据量比较均衡可以一定程度提高泛化能力。
    4、数据增强。数据增强是指在数据有限的情况通过一些几何操作对图像进行变换,使得同类数据的表现形式更加丰富,以此提高模型的泛化能力。数据增强是一门比较大的学问,在分类,检测,分割中数据增强的方式都有区别,我们可以通过研究优秀的开源代码实现的数据增强策略来应用到我们自己的任务中。
    5、修改损失函数。这方面有大量的工作,如目标检测中的Focal Loss, GHM Loss,IOU Loss等都是为了提升模型的泛化能力。
    修改网络。如果网络过浅并且参数量过少往往会使得模型的泛化能力不足导致欠拟合,此时一般考虑使用简单的堆叠卷积层增加网络的参数,提高模型的特征提取能力。而如果网络过深且训练数据量比较少,那么就容易导致模型过拟合,此时一般需要简化网络结构减少网络层数或者使用resnet的残差结构以及bn层。
    6、权重惩罚。权重惩罚也即是正则化操作,一般是在损失函数中添加一项权重矩阵的正则项作为惩罚项,用来惩罚损失值较小时网络权重过大的情况,此时往往是网络权值过拟合了数据样本。
    7、Dropout策略。如果网络最后有全连接层可以使用Dropout策略,相当于对深度学习模型做了Ensemble,有助于提高模型的泛化能力。

    一些调参技巧
    本节建立在CV方向。

    做工程
    1、3x3卷积是CNN的主流组件。平时有设计一些解决分类,回归任务的网络,里面的卷积核基本都设置为,要说原因的话应该去问问VGG16吧。两个的卷积核堆叠能获得卷积核的感受野并且参数比卷积核少,所以是大量推荐使用的。
    2、可以适当使用1xN卷积。为什么要提这一点呢,这是因为1xN卷积可以减少计算量,并且1xN卷积可以在某个方向强调感受野,也就是说假如如果你要对一个长方形形状的目标进行分类,你可以使用的1xN卷积核搭配的3x3卷积核对长边方向设定更大的感受野,或许可以获得泛化性能的提升。
    3、ACNet结构。这个研究来自于ICCV2019,可以在卷积的基础上加上和的旁路卷积核,最后在推理阶段把三个卷积核都fusion到卷积核上,在许多经典CV任务上都可以获得大概1个点的提升。
    4、卷积核权重初始化方式。对于weight的初始化我一般都是使用xavier初始化。当然也可以可以尝试何凯明大神的He初始化。对于bias的初始化全置于0。
    5、Batch Normalization。这是我一直在使用的技巧,可以很大程度的加快收敛速度。建议搭建自己网络的时候尽量加上BN,如果有BN了全连接层就没必要加Dropout了。
    6、目标检测不能盲目去掉fpn结构。在针对自己的数据调检测任务如yolov3的时候不能盲目砍掉fpn结构,尽管你分析出某个分支的Anchor基本不可能会对你预测的目标起作用,但如果你直接去掉分支很可能会带来漏检。
    7、优化器的选择。我基本都是带动量的SGD。如果优化不动可以试试Adam。
    8、激活函数。可以先用ReLU做一版,如果想再提升精度可以将ReLU改成PReLU试试。我更倾向于直接使用ReLU。
    9、batch_size:在不同类型的任务中,batch_size的影响也不同。
    10、初始学习率。一般我是从0.01开始设置,我个人认为这个学习率和学习率衰减策略是相关的,但不宜设置的过大过小,0.01和0.1应该是比较常用的。学习率衰减策略我一般使用multistep方式,step_size的设置要看视你的的max_iter而定。
    11、数据与处理之zero-center。第一次见到这个词是在看cs231n的视频上。主要有2个步骤,第一个是减均值,第二个是除以方差。这样做下来最后的输入值域为[-1,1],一般减均值是最常用的,后面的除以方差用不用可能需要自己动手试验一下看看效果。
    12、残差结构和密集连接。resnet的残差结构和dense net密集连接结构,做工程的时候考虑到速度近乎不可能说完全使用完整版本的resnet和densenet的完整结构,但我们可以自己动手将我们网络的某些模块替换为残差结构和密集连接,替换的时候可以适当降低这俩结构的复杂度,类似于通道数减半,密集连接中只保留一半连接等等。这里需要做一些消融实验来验证改进后的精度。
    13、关于loss。优秀的loss一般是对模型的泛化性能有所改善的,但在用loss的时候往往并不是直接替换loss那么简单,需要仔细思考loss背后的数学原理,要用对地方才可有提升。例如,如何将Focal Loss用到YOLOv3中提升map(https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI1NjQ0Mzc1Mw==&mid=2247496764&idx=1&sn=ea372deaf47a6fe8e824299387a95890&source=41#wechat_redirect)。
    14、找到模型调参时的可靠评价指标。在调整参数训练模型时一定要找到正确的评价指标,没调整一个参数就要记录一下模型的评价指标如准确率,map值,miou值等。并且在调参时建议将调整的参数和在测试集上的精度组合成一个字符串给模型重命令,方便之后快速review。
    15、使用了带backbone的网络,如训练VGG16-SSD建议选择finetune的方式,从头训练不仅费时费力,甚至难以收敛。

    做比赛

    特征提取。VGG16,VGG19,ResNet50,Xception是非常好用的几个特征提取模型。建议使用训练好的经典模型对数据集提取特征向量存储到本地,更方便使用,同时可以大幅度降低显存消耗。
    ensemle:
    将不同的经典网络提取出的特征向量,假设VGG16提取出的特征向量维度是[N,c1],ResNet50提取的特征向量维度是[N,c2],Xception提取的特征向量维度是[N, c3],那么我们可以使用三个系数a、b、c将其组合为形状为[N, ac1+bc2+c*c3],其中a、b、c三个参数的取值代表我们使用哪个模型的特征多一些,如果是分类回归比赛,我们在后面接特征处理网络就可以了。可以取不同的a、b、c得到不同的特征,然后对结果做voting,soft-voting等多种处理,一般结果不会太差啦。
    可以使用不同的初始化方式训练出模型,然后做ensemble。
    可以使用用不同超参数(如学习率,batch_size,优化器)训练出不同模型,然后做ensemble。

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  • 如何提升模型泛化能力

    千次阅读 2019-07-10 15:05:16
    1.小Batch size 比 大 的Batch size 有更好的泛化能力。测试得出 2.正则化模型 3.增加模型深度 4.使用更多的数据、数据增强 5.提早结束训练 6.Droupout 7.Batch Normalize 希望 评论区增加 ...

     

    2.正则化模型

    3.增加模型深度

    4.使用更多的数据、数据增强

    5.提早结束训练

    6.Droupout

    7.Batch Normalize

     

    希望 评论区增加

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  • 就是模型的拟合程度,一般来说对于泛化能力,我们采取三种级别进行衡量,“欠拟合”,“正常拟合”,“果拟合”。 (2)泛化差错 泛化差错分为三类:“偏差差错”(bias),“方差差错”(variance),“噪声”...

    泛化

    (1)泛化能力

    就是模型的拟合程度,一般来说对于泛化能力,我们采取三种级别进行衡量,“欠拟合”,“正常拟合”,“过拟合”。
    泛化能力

    (2)泛化差错

    泛化差错分为三类:“偏差差错”(bias),“方差差错”(variance),“噪声”(noise)。Bias属于由于网络结构缺陷而产生的,网络越复杂,Bias越小,如果Bias过大,证明出现欠拟合。Variance是由于训练数据和测试数据的差异而产生的,对于固定的训练数据,网络越简单,Variance越小,Variance过大,证明出现过拟合。而噪声属于不可消除部分。
    总的来说:高偏差 → \rightarrow 欠拟合,高方差 → \rightarrow 过拟合,以模型复杂度来作为自变量,差错作为因变量,画出图像如下:
    在这里插入图片描述

    泛化能力的判断

    我们可以通过绘制学习曲线和验证曲线来判断当前是否出现高Bias(欠拟),还是高Variance(过拟)。我们在训练中,一般将数据集分为训练集(train set),验证集(validation set),测试集(test set)。

    • 训练集负责权重的计算
    • 验证集用于判断是否出现欠拟合过拟合,以此作为标准来控制网络结构和控制模型的复杂程度的参数
    • 测试集作为评价最终的结构,我们绘制学习曲线需要训练集和验证集,不需要测试集。

    一般来说,遵循622比例分配一个数据集。(60%,20%,20%)

    学习曲线和验证曲线在上的表现(差错Loss和训练数据量的关系):

    在这里插入图片描述

    解决方法

    在这里插入图片描述
    总结一下步骤:

    • step 1:根据训练曲线和验证曲线来判断当前模型泛化能力,是属于“过”还是“欠”
    • step 2:根据泛化能力做出对模型调整

    【 Loss → \rightarrow 泛化能力 → \rightarrow 模型复杂度调整】 → \rightarrow Loss → \rightarrow …循环下去

    实验:根据模拟数据进行一次网络结构调整

    本实验基于Pytorch

    (1)模拟生成数据集

    samples_size=[1000],labels_size=[1000]

    import torch
    from debug import ptf_tensor
    
    torch.manual_seed(seed=0) #固定随机数种子
    sample_sum=1000 #生成1000个样本
    
    features=torch.rand(sample_sum,2)*12-6  #size[1000,2]
    noises=torch.randn(sample_sum) #size[1000]
    
    def himmelblau(x):
        return (x[:,0]**2+x[:,1]-11)**2+(x[:,0]+x[:,1]**2-7)**2
    
    hims=himmelblau(features)*0.01 #size[1000]
    labels=hims+noises #size[1000]
    
    ptf_tensor(features,'features')
    ptf_tensor(noises,'noise')
    ptf_tensor(hims,'hims')
    ptf_tensor(labels,'labels')
    

    (2)数据集的真实噪声率(真实的均方误差)

    60%训练,20%验证,20%测试
    计算数据集的真实噪声率:

    train_sum, validate_sum, test_sum =600, 200, 200
    
    #计算出这些数据的噪声率
    train_mse=(noises[:train_sum]**2).mean()
    validate_mse=(noises[train_sum:-test_sum]**2).mean()
    test_mse=(noises[-test_sum:]**2).mean()
    
    print('Train set:{:g}\nValidate set:{:g}\nTest set:{:g}'.format(train_mse,validate_mse,test_mse))
    

    (3)打造网络结构

    开始我们考虑使用一个:3层神经网络,前两个是隐含层,每层有2个神经元,最后一层是输出层有一个神经元。

    import torch.nn as nn
    hidden_features=[2,2] #把隐含层数 设计成列表的形式是为了以后可以更方便的修改
    layers=[nn.Linear(2,hidden_features[0]),] 
    
    for idx,hidden_feature in enumerate(hidden_features):
        layers.append(nn.Sigmoid())
        next_hidden_feature = hidden_features[idx+1]\
            if idx+1 <len(hidden_features) else 1
        layers.append(nn.Linear(hidden_feature,next_hidden_feature))
    
    net=nn.Sequential(*layers) # 从列表变成一个神经网络
    print(net) #输出网络结构
    

    (4)训练迭代

    使用自己假设的网络结构如下进行迭代训练:

    Sequential(
      (0): Linear(in_features=2, out_features=2, bias=True)
      (1): Sigmoid()
      (2): Linear(in_features=2, out_features=2, bias=True)
      (3): Sigmoid()
      (4): Linear(in_features=2, out_features=1, bias=True)
    )
    

    训练代码:

    import torch.optim
    optimizer=torch.optim.Adam(net.parameters())
    
    criterion=nn.MSELoss()
    
    train_entry_sum=100 #所有的训练的样本数量 =100,200,300,400,500,600
    
    n_iter=100000 # 最大的迭代次数
    
    for n_iter in range(n_iter):
        ouputs=net(features)
        preds=ouputs.squeeze()
    
        loss_train=criterion(preds[:train_entry_sum],labels[:train_entry_sum])
        loss_validate=criterion(preds[train_sum:-test_sum],labels[train_sum:-test_sum])
    
        if n_iter % 1000 == 0 :
            print('#step {},Trian MSE:{},Validate MSE:{}'.format(n_iter,loss_train,loss_validate))
        optimizer.zero_grad()
        loss_train.backward()
        optimizer.step()
    

    运行以上的代码,输出:
    我们真实的MSE(均方误差)和我们迭代计算的MSE(均方误差)
    如下表:

    训练条目数量Train_MSEValidate_MSE
    1003.004.00
    2002.703.40
    3003.203.14
    4003.003.18
    5003.383.21
    6003.263.24

    画出散点图:
    在这里插入图片描述

    由图可以看到,非常明显高偏差,我们需要增加模型的复杂度,我们在神经元个数,我们有两个隐含层,一个输出层,我们应该对隐含层进行修改,我们尝试把2 → \rightarrow 6,把原来每层2个神经元改成6个神经元。,然后重新训练,得到如下输出:

    Train set0.918333
    Validate set0.902182
    Test set0.978382
    Sequential(
      (0): Linear(in_features=2, out_features=6, bias=True)
      (1): Sigmoid()
      (2): Linear(in_features=6, out_features=2, bias=True)
      (3): Sigmoid()
      (4): Linear(in_features=2, out_features=1, bias=True)
    )
    #step 0,Trian MSE:18.523536682128906,Validate MSE:24.195621490478516
    ....
    #step 98000,Trian MSE:0.44830459356307983,Validate MSE:2.7131242752075195
    #step 99000,Trian MSE:0.4482784867286682,Validate MSE:2.7131223678588867
    

    我们可以理解成:真实的MSE就是我们目标的Loss。
    现在我们调节变量train_entry_sum=100,200,300,400,500,600,然后计算当step=9000时,Train MSE 和Validate MSE的值然后描绘一个X=train_entry_sum; Y=MSELOSS的函数图像。
    每层6个神经元的训练LOSS:

    训练条目数量Train_MSEValidate_MSE
    1000.452.71
    2000.771.21
    3000.791.11
    4000.941.14
    5001.001.21
    6000.941.05

    结果:
    Plt
    由图可见,已经比较接近我们的目标MSE了,说明调整后的网络结构:

    Sequential(
      (0): Linear(in_features=2, out_features=6, bias=True)
      (1): Sigmoid()
      (2): Linear(in_features=6, out_features=2, bias=True)
      (3): Sigmoid()
      (4): Linear(in_features=2, out_features=1, bias=True)
    )
    

    是合适的。

    附:散点图绘图代码:

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    x=np.array([100,200,300,400,500,600])
    y=np.array([0.45,0.77,0.79,0.94,1.00,0.94])
    y1=np.array([2.71,1.21,1.11,1.14,1.21,1.05])
    y2=np.array([0.95,0.95,0.95,0.95,0.95,0.95])
    
    fig=plt.figure()
    ax=fig.add_subplot(1,1,1)
    ax.plot(x,y,'m.-.',label='trainMSE',color='blue')
    ax.plot(x,y1,'m.-.',label='ValidateMSE',color='green')
    ax.plot(x,y2,'c*-',label='StandardMSE',color='red')
    ax.legend()
    plt.show()
    
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  • 模型泛化能力是其是否能良好地应用的标准,因此如何通过有限的数据训练泛化能力更好的模型也是深度学习研究的重要问题。仅在数据集上高度拟合而无法对之外的数据进行正确的预测显然是不行的。本文将不断总结相关的...

    前言

    模型的泛化能力是其是否能良好地应用的标准,因此如何通过有限的数据训练泛化能力更好的模型也是深度学习研究的重要问题。仅在数据集上高度拟合而无法对之外的数据进行正确的预测显然是不行的。本文将不断总结相关的一些方法。

    一、模型角度

    Dropout


    首先随机(临时)删掉网络中一半的隐藏神经元,输入输出神经元保持不变。然后把输入x通过修改后的网络前向传播,然后把得到的损失结果通过修改的网络反向传播。一小批训练样本执行完这个过程后,在没有被删除的神经元上按照随机梯度下降法更新对应的参数(w,b),然后继续重复这一过程。
    Dropout简单来说是是模型节点随机失活,这样使之不会太依赖数据的某些局部特征。
    那么为什么这样做能提高模型返回能力呢?
    取平均的作用
    模型的随机失活最终相当于得到了不同的模型,然后类似于投票取各个子模型普遍认同的解,这样将更具有参考价值。有一些集成学习的意味,最终能提高模型的泛化效果。
    减少神经元之间复杂的共适应关系
    因为dropout程序导致两个神经元不一定每次都在一个dropout网络中出现。这样权值的更新不再依赖于有固定关系的隐含节点的共同作用,阻止了某些特征仅仅在其它特定特征下才有效果的情况 。迫使网络去学习更加鲁棒的特征 ,这些特征在其它的神经元的随机子集中也存在。

    更深的模型

    模型更深可以使之学到更为抽象的特征,从而提高模型对物体认识的层次。

    更宽的模型

    其实是说综合多种特征,还是集成学习的思路,在模型设计的时候将多个维度的特征进行融合,得到更加有效的信息。这也是提高模型学习效果的一个改进思路。

    正则化

    模型的损失函数加入正则项可以防止参数过大,防止过分拟合从而提高泛化能力。

    二、数据角度

    更多的数据

    这个不怎么需要解释,更多的数据能够让模型更充分的认识所要识别的问题,学到更加共性的信息

    数据增强

    数据增强就比较好理解了,比如识别图片中的某个物体,不能因为图片放大或缩小、比例改变、图像截取、角度改变以及翻转就识别不出来了,所以对数据进行这类操作一方面可以扩充数据集,另一方面也能去除像比例关系这种无关因素对训练的影响,从而提高模型的泛化能力。

    更好的特征

    比如对数据进行更好的的标注,让其对所识别物体的认识更加符合人的思维,或者说认识到更加本质的信息,或者说对问题进行等价转换,能够有更好地学习效果。

    三、训练角度

    小的Batch Size

    这里在之前有讨论过,经过测试小批量数据训练能提高模型的泛化能力。

    提前结束

    这里即防止模型过度拟合,当模型在验证集上效果下降时及时停止。

    总结

    提高模型的效果可以从很多角度出发,包括数据角度、模型设计角度与训练角度,其实就是我们深度学习问题的各个阶段,都有改进与提升的余地。

    参考资料

    https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/80737724
    https://blog.csdn.net/starzhou/article/details/52754436

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  • 机器学习-泛化能力

    千次阅读 2018-09-17 18:41:57
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  • 但是近两年来,研究者们注意到一个非常严重的问题,就是这样训练出的序列对序列网络不具备组合泛化能力。本文介绍北大硕士郭一诺在这方面的两篇工作:第一篇是从方法的角度,提出层次化偏序解码模型,来提高语言的...

空空如也

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网络模型泛化能力差