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導(dǎo)讀
大家都遇到過這種情況，訓(xùn)練的時候沒什么問題，測試的時候就不對勁了，想找問題，感覺無處入手，那么今天，給你37個建議，看看再說吧。
這個網(wǎng)絡(luò)在過去12個小時中一直在進行訓(xùn)練。一切看起來都很好：梯度在流動，損失在降低。但是接下來的預(yù)測結(jié)果是：所有都是0，所有都是背景，沒有檢測到任何東西。“我做錯了什么？”我問我的電腦，電腦沒睬我。
你從哪里開始檢查你的模型是否正在輸出垃圾(例如預(yù)測所有輸出的平均值，或者它的準確性非常差)？
由于一些原因，網(wǎng)絡(luò)可能不會進行訓(xùn)練。在許多調(diào)試的過程中，我經(jīng)常發(fā)現(xiàn)自己在執(zhí)行相同的檢查。我把我的經(jīng)驗和最好的想法整理在這個方便的列表里。我希望它們對你也有用。
0. 如何使用這個指南？
很多事情都可能出錯。但其中一些更有可能出現(xiàn)問題。我通常以這張簡短的清單作為緊急第一反應(yīng)：
從一個已知對這類數(shù)據(jù)有效的簡單模型開始(例如，圖像的VGG)。如果可能的話，使用標準的損失。
關(guān)閉所有花哨的功能，例如正則化和數(shù)據(jù)擴充。
如果對模型進行finetune，請仔細檢查預(yù)處理，因為預(yù)處理應(yīng)該與原始模型的訓(xùn)練相同。
驗證輸入數(shù)據(jù)是否正確。
從一個很小的數(shù)據(jù)集(2-20個樣本)開始。對其進行過擬合，并逐漸添加更多數(shù)據(jù)。
開始逐步添加所有遺漏的部分：增強/正則化，自定義損失函數(shù)，嘗試更復(fù)雜的模型。
如果上面的步驟沒有什么用，那么就從下面的列表開始，逐一驗證。
I. 數(shù)據(jù)集的問題
1. 檢查你的輸入數(shù)據(jù)
檢查你正在向網(wǎng)絡(luò)提供的輸入數(shù)據(jù)是否有意義。例如，我不止一次地搞混了圖像的寬度和高度。有時，我會不小心把輸入全部搞成了0。或者我會反復(fù)的使用相同batch。因此，打印/顯示兩個batch的輸入和目標輸出，并確保它們是正確的。
2. 嘗試隨機的輸入
嘗試傳遞隨機數(shù)而不是實際數(shù)據(jù)，看看錯誤的現(xiàn)象是否相同。如果是的話，這是一個確定的信號，表明你的網(wǎng)絡(luò)在某個時候正在把數(shù)據(jù)變成垃圾。試著一層一層地調(diào)試看看哪里出錯了。
3. 檢查你的數(shù)據(jù)加載
你的數(shù)據(jù)可能沒有問題，但是將輸入傳遞到網(wǎng)絡(luò)的代碼可能會有問題。在任何操作之前打印第一層的輸入并檢查它。
4. 確保輸入連接到了輸出
檢查一些輸入樣本的標簽是否正確。還要確保對輸入樣本的變換對輸出標簽的作用是相同的。
5. 輸入和輸出之間的關(guān)系是不是太隨機了？
也許輸入和輸出之間關(guān)系的非隨機部分與隨機部分相比太小了(有人可能會說股票價格是這樣的)。也就是說，輸入與輸出的關(guān)系并不充分。由于這取決于數(shù)據(jù)的性質(zhì)，因此沒有一種通用的方法來檢測這一點。
6. 數(shù)據(jù)集中是否有太多的噪聲？
有一次，當我從一個食品網(wǎng)站上抓取圖像數(shù)據(jù)集時，這種情況發(fā)生在我身上。有太多不好的標簽，網(wǎng)絡(luò)無法學(xué)習。手動檢查一些輸入樣本，看看標簽是不是正確。
噪聲的截止點有待討論，因為本文在使用50%損壞標簽的MNIST上獲得了超過50%的準確性。
7. 打亂數(shù)據(jù)集
如果你的數(shù)據(jù)集沒有被打亂，并且有一個特定的順序(按標簽排序)，這可能會對學(xué)習產(chǎn)生負面的影響。打亂你的數(shù)據(jù)集，以避免這種情況。確保你在進行打亂的時候，是把輸入和標簽一起打亂的。
8. 減少類別的不均衡
每一個類別B的圖像就有1000個類別A的圖像？你可能需要平衡損失函數(shù)或嘗試其他類別不平衡的方法。
9. 你有足夠的訓(xùn)練樣本嗎？
如果你正在從頭開始訓(xùn)練一個網(wǎng)絡(luò)，你可能需要大量的數(shù)據(jù)。對于圖像分類，人們說每個類需要1000個或更多的圖像。
10. 確保你的batch里不只包含同一個標簽
這可能發(fā)生在排過序的數(shù)據(jù)集中(即前10k個樣本包含相同的類)。通過打亂數(shù)據(jù)集很容易修復(fù)。
11. 減少batch size
這篇文章指出大的batch size會降低模型的泛化能力。
附加1. 使用標準的數(shù)據(jù)集（如mnist, cifar10 ）
在測試新網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)或編寫新代碼時，首先使用標準數(shù)據(jù)集，而不是你自己的數(shù)據(jù)。這是因為這些數(shù)據(jù)集有很多參考結(jié)果，而且它們被證明是“可解的”。不會出現(xiàn)標簽噪聲、訓(xùn)練/測試分布差異、數(shù)據(jù)集難度過大等問題。
II. 數(shù)據(jù)歸一化/增強
12. 特征標準化
你是否標準化了你的輸入使其均值和單位方差為零？
13. 你是不是用了太多的數(shù)據(jù)增強？
增強具有規(guī)律性的效果。太多的這些與其他形式的正則化(權(quán)值的L2，dropout等等)結(jié)合在一起會導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)欠擬合。
14. 檢查你的預(yù)訓(xùn)練模型的預(yù)處理
如果你使用的是預(yù)訓(xùn)練模型，請確保你使用的歸一化和預(yù)處理與訓(xùn)練時的模型相同。例如，圖像像素應(yīng)該在[0,1]、[- 1,1]還是[0,255]范圍內(nèi)?
15. 檢查訓(xùn)練/驗證/測試集的預(yù)處理
CS231n指出了一個常見的陷阱：
“……任何預(yù)處理統(tǒng)計數(shù)據(jù)(例如數(shù)據(jù)平均值)必須僅對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行計算，然后應(yīng)用于驗證/測試數(shù)據(jù)。”例如，計算平均值并從整個數(shù)據(jù)集中的每幅圖像中減去它，然后將數(shù)據(jù)分割為train/val/test分割是錯誤的。"
同時，檢查每個樣本或batch的預(yù)處理的不同之處。
III. 實現(xiàn)中的問題
16.嘗試解決這個問題的更簡單的版本的問題
這將有助于找到問題所在。例如，如果目標輸出是物體的類別和坐標，請嘗試只預(yù)測物體的類別。
17.看看“隨機”時候的正確的損失
再次來自優(yōu)秀的CS231n：使用小參數(shù)進行初始化，沒有正則化。例如，如果我們有10個類，在隨機的情況下意味著我們將有10%的時候會得到正確的類，Softmax損失是正確類的概率的負對數(shù)，因此：-ln(0.1) = 2.302.
在此之后，試著增加正則化強度，這會增加損失。
18. 檢查你的損失函數(shù)
如果你實現(xiàn)了自己的loss函數(shù)，那么檢查它的bug并添加單元測試。通常，我自己寫的損失可能是不正確的，并以一種微妙的方式損害了網(wǎng)絡(luò)的性能。
19. 驗證損失的輸入
如果你使用的是框架提供的loss函數(shù)，請確保你傳遞給它的是它所期望的。例如，在PyTorch中，我會混淆NLLLoss和CrossEntropyLoss，因為前者需要softmax輸入，而后者不需要。
20. 調(diào)整損失的權(quán)重
如果你的損失由幾個較小的損失函數(shù)組成，請確保它們相對于每個損失函數(shù)的大小是正確的。這可能涉及測試不同的損失權(quán)重組合。
21. 使用其他的度量方法進行監(jiān)控
有時候，損失并不能很好地預(yù)測你的網(wǎng)絡(luò)是否訓(xùn)練的好。如果可以，使用其他指標，如準確性。
22. 測試所有的自定義的層
你自己實現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)中的一些層嗎？反復(fù)檢查以確保它們按照預(yù)期工作。
23. 檢查“凍結(jié)”的層和變量
檢查你是否無意中禁用了一些層/變量的梯度的更新。
24. 增加網(wǎng)絡(luò)的大小
也許你的網(wǎng)絡(luò)的表達能力不足以得到目標函數(shù)。嘗試在全連接的層中添加更多的層或更多的隱藏單元。
25. 檢查隱藏維度的錯誤
如果你的輸入看起來像(k, H, W) =(64, 64, 64)那么很容易忽略與錯誤維度相關(guān)的錯誤。對輸入維度使用奇怪的數(shù)字(例如，每個維度使用不同的素數(shù))，并檢查它們?nèi)绾卧诰W(wǎng)絡(luò)中傳播。
26. 梯度檢查
如果你手動實現(xiàn)梯度下降，檢查梯度，確保你的反向傳播工作正常。
IV. 訓(xùn)練問題
27. 處理小數(shù)據(jù)集
過擬合數(shù)據(jù)的一個子集，并確保它能工作。例如，用一兩個樣本來訓(xùn)練，看看你的網(wǎng)絡(luò)是否能學(xué)會區(qū)分它們。再繼續(xù)使用每個類的更多樣本。
28. 檢查權(quán)值初始化
如果不確定的話，使用Xavier或He初始化。另外，初始化可能會導(dǎo)致錯誤的局部最小值，所以嘗試不同的初始化，看看是否有幫助。
29. 改變你的超參數(shù)
也許你使用了一組特別糟糕的超參數(shù)。如果可行，嘗試網(wǎng)格搜索。
30. 減少正則化
過多的正則化會導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)嚴重欠擬合。減少正規(guī)化，如dropout、、權(quán)重/偏置L2正規(guī)化等。在優(yōu)秀的“Practical Deep Learning for coders”課程中，Jeremy Howard建議首先擺脫欠擬合。這意味著你需要對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行充分的過擬合，然后再解決過擬合問題。
31. 多給點時間
也許你的網(wǎng)絡(luò)需要更多的時間來訓(xùn)練，才能開始做出有意義的預(yù)測。如果你的損失在穩(wěn)步減少，那就讓它繼續(xù)訓(xùn)練吧。
32. 從訓(xùn)練模式切換到測試模式
有些框架具有Batch Norm、drop等層，在訓(xùn)練和測試期間的行為有所不同。切換到適當?shù)哪Ｊ娇赡苡兄谀愕木W(wǎng)絡(luò)進行正確的預(yù)測。
33. 訓(xùn)練可視化
監(jiān)控每一層的激活值、權(quán)重和更新。確保它們大小匹配。例如，參數(shù)更新的大小(權(quán)重和偏差)應(yīng)該是1-e3。
考慮一個可視化庫，比如Tensorboard和Crayon。必要時，你還可以打印權(quán)重/偏置/激活值。
尋找平均值比0大得多的層激活。嘗試 Batch Norm或ELUs。
Deeplearning4j指出在權(quán)重和偏差直方圖中應(yīng)該能看到：
對于權(quán)值，這些直方圖在一段時間后應(yīng)該有一個近似的高斯分布。對于偏置，這些直方圖通常從0開始，通常以近似高斯分布結(jié)束(LSTM是一個例外)。注意那些發(fā)散到+/-∞的參數(shù)。留意那些變得很大的偏置。如果類的分布非常不平衡，這種情況有時會發(fā)生在分類的輸出層。
檢查層的更新，他們應(yīng)該是一個高斯分布。
34. 嘗試不同的優(yōu)化器
你選擇的優(yōu)化器不應(yīng)該會導(dǎo)致你的網(wǎng)絡(luò)不訓(xùn)練，除非你選擇了特別糟糕的超參數(shù)。然而，對于一個任務(wù)，適當?shù)膬?yōu)化器可以幫助在最短的時間內(nèi)獲得最多的訓(xùn)練。你正在使用的算法的論文中應(yīng)該會指定優(yōu)化器。如果不是，我傾向于使用Adam或使用動量的SGD。
