本文為雷鋒字幕組編譯的技術(shù)博客，原標題8 Deep Learning Best Practices I Learned About in 2017，作者為Brian Muhia。

翻譯 |  付騰  林立宏    整理 |  凡江

在2017年我感到最開心的事情就是，我更多地通過實踐來參與最新AI的發(fā)展，學(xué)到了很多的數(shù)學(xué)知識。這很有趣，但是卻沒有接觸什么實踐項目。因此，也沒有什么東西能體現(xiàn)我付出的努力。

為了彌補這點，在四月份，我在 AI Grant 網(wǎng)站上申請了一個AI項目，目標是用 FastText 的skip-gram模型來為肯尼亞語建模。我獲得了初選的決賽資格，但是，卻沒有笑到最后。

然后，在九月份，我申請了一個國際獎學(xué)金，學(xué)習(xí)了一個由 fast.ai 的Jeremy Howard開講的課程：Practical Deep Learning for Coder 《程序員的深度學(xué)習(xí)實踐》 第一部（目前該課程已經(jīng)完結(jié)）。該課程會在一月份的頭兩個星期左右來到MOOC，并且對公眾開放哦。在七周的學(xué)習(xí)中，我學(xué)習(xí)到了八種基本技術(shù)用來構(gòu)建：

1. 在已經(jīng)訓(xùn)練好的模型上構(gòu)建世界級的圖像分類器。

2. 通過對數(shù)據(jù)進行調(diào)查，來構(gòu)建語言模型，進而建立情感分析工具。

3. 如何在結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)集上進行深度學(xué)習(xí)。

4. 如何通過協(xié)同篩選和深度學(xué)習(xí)來構(gòu)建推薦引擎。

所有這些都是在一個更夠提供非常高生產(chǎn)效率的開發(fā)界面：Jupyter Notebook 來實現(xiàn)的，它目前是由 fastai 的深度學(xué)習(xí)庫支持的，而這個庫本身又是由 PyTorch 所支持的。

來看看這里的八個技術(shù)。在每個具體案例下，我會結(jié)合fast.ai的代碼片段來大概的列出其基本的原理，并且在括弧中指出哪些技術(shù)是比較適用的（這點很有用，無論你是用深度學(xué)習(xí)來做圖像識別或者分類，NLP，給結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)建?；蛘邊f(xié)同篩選），又或者對更加具體的，某些可以應(yīng)用深度學(xué)習(xí)來學(xué)習(xí)的特殊類型數(shù)據(jù)進行討論。在這個課程中，圖像識別的課程使用Kaggle challenges的案例來做實踐的 1.  是貓還是狗？狗品種的鑒別。 2. 地球數(shù)據(jù)，如何從太空中看懂亞馬遜雨林。

這是互聯(lián)網(wǎng)時代，我要自我挑戰(zhàn)一下?？寺∫幌?狗vs貓 的形式，不過換成 蜘蛛vs蝎子。嗯，蜘蛛vs蝎子。我從Google圖片 上搜索了關(guān)鍵詞“蜘蛛”和“沙漠蝎”，然后抓取下載了大約1500張左右的圖片。我當然是用程序來自動抓取。我可不想自動的成為資深的蜘蛛學(xué)專家，然后右鍵點點點。。。

我先是對數(shù)據(jù)進行清理，去除那些非jpg格式的圖片，非圖片文件和沒有擴展名的圖片。當我完成這些雜項清理之后，我有了大約815張可用圖片。每個類 [蜘蛛，蝎子]，有290張圖片作為訓(xùn)練集，然后118張蜘蛛和117張蝎子用來做測試/驗證集。令我驚訝的是（對我而言，尤其是我看到結(jié)果后），這個模型很成功！這個模型達到了95%的準確率。

from fastai.imports import *

from fastai.transforms import *

from fastai.conv_learner import *

from fastai.model import *

from fastai.dataset import *

from fastai.sgdr import *

from fastai.plots import *

sz=224 # image size

# architecture, from https://github.com/facebookresearch/ResNeXt

arch=resnext50

# batch size

bs=64

PATH = 'data/spiderscorpions/'

# Enable data augmentation, and precompute=True

# transforms_side_on flips the image along the vertical axis

# max_zoom: 1.1 makes images up to 10% larger

tfms = tfms_from_model(arch, sz, aug_tfms=transforms_side_on, max_zoom=1.1)

data=ImageClassifierData.from_paths(PATH,tfms=tfms)

learn = ConvLearner.pretrained(arch, data, precompute=True)

# Use lr_find() to find highest learning rate where loss is still clearly improving

learn.lr_find()

# check the plot to find the learning rate where the losss is still improving

learn.sched.plot()

# assuming the optimal learning rate is 0.01, train for 3 epochs

learn.fit(0.01, 3)

# train last layer with data augmentation (i.e. precompute=False) for 2-3 epochs with cycle_len=1

learn.precompute=False

learn.fit(1e-2, 3, cycle_len=1)

# unfreeze all layers, thus opening up resnext50's original ImageNet weights for the

# features in the two spider and scorpion classes

learn.unfreeze()

lr = 0.01

# fastai groups the layers in all of the pre-packaged pretrained convolutional networks into three groups

# retrain the three layer groups in resnext50 using these learning rates for each group

# We set earlier layers to 3x-10x lower learning rate than next higher layer

lrs = np.array([lr/9, lr/3, lr])

learn.fit(lrs, 3)

# Use lr_find() again

learn.lr_find()

learn.sched.plot()

learn.fit(1e-2, 3, cycle_len=1, cycle_mult=2)

log_preds,y = learn.TTA()

preds = np.mean(np.exp(log_preds),0)

accuracy(log_preds, y)

1.通過微調(diào)VGG-16和ResNext50來學(xué)習(xí) （計算機視覺和圖像分類）

對于圖像分類的工作，一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)已經(jīng)在多個挑戰(zhàn)中測試過，可以得到非常好的結(jié)果了。針對特定的問題，你可以通過微調(diào)模型從而得到非常具有里程碑的結(jié)果。殘留網(wǎng)絡(luò) ResNext50 就是一個例子，一個50層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它接受了1000種ImageNet挑戰(zhàn)的訓(xùn)練， 而且因為它表現(xiàn)得非常好，所以從圖像數(shù)據(jù)中提取的特征足以被重用 。要讓它在我的問題上使用，我需要做的是替換最后一層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸出一個 1000維的向量作為ImangeNet的預(yù)測，并帶有一層網(wǎng)絡(luò)輸出一個2維向量。在上面代碼片段中，這兩個輸出被特定放在稱為PATH 的文件夾。對于蜘蛛VS蝎子的挑戰(zhàn)，有以下的內(nèi)容：

注意到 train 文件夾的兩個內(nèi)容都是文件夾，每一個都包含了290兩張圖片。

一個微調(diào)流程示意圖展示如下，重新訓(xùn)練最后一層10維的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

圖片從這里獲取

2.周期學(xué)習(xí)率（通常適用）

學(xué)習(xí)率可能是用于訓(xùn)練調(diào)整深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最重要的超參數(shù)。通常在非自適應(yīng)環(huán)境中完成的（即不使用Adam，AdaDelta 或其變體），而是由DL從業(yè)者/研究者同時運行多個實驗，每個實驗在學(xué)習(xí)速率之間具有小的差異。如果你有一個非常大的數(shù)據(jù)集，這需要花費非常多的時間。如果你對用隨機矩陣建立直覺的方法缺乏經(jīng)驗，很容易出錯。然而，在2015，美國海軍研究實驗室的 Leslie N. Smith ，找到了一種自動搜索最佳學(xué)習(xí)率的方法，從一個非常小的值開始，通過網(wǎng)絡(luò)運行幾個小批量，調(diào)整學(xué)習(xí)率，同時跟蹤損失的變化，直到損失開始下降。在fast.ai上面兩篇博客解釋了周期學(xué)習(xí)率的方法，分別在這里和這里。

在fast.ai，你可以利用通過在學(xué)習(xí)者對象上運行 lr_find() 來利用學(xué)習(xí)速率退火的優(yōu)勢， 運行 sched.plot()以確定與最佳學(xué)習(xí)率一致的點  ，截圖如下：

0.1 seems like a good learning rate

從周期性學(xué)習(xí)率論文摘錄中顯示，它表現(xiàn)更好, 達到最高的準確度，比學(xué)習(xí)速率指數(shù)衰減的方法快兩倍以上。

圖一：Smith (2017) “使用周學(xué)習(xí)率訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”

3.帶重新啟動的隨機梯度下降（通常適用）

Fig. 2: SGD vs. snapshot ensembles (Huang et al., 2017)

另外一個方法來加速隨機梯度下降，包含了逐漸降低學(xué)習(xí)率的訓(xùn)練過程。 這有助于注意到學(xué)習(xí)速度的變化與損失的改善是否一致 。當你接近最優(yōu)的權(quán)重，你要采取更小的步驟，因為如果你采取大步驟，你可能會跳過錯誤表面的最佳區(qū)域。如果學(xué)習(xí)率和損失之間的關(guān)系是不穩(wěn)定的，比如學(xué)習(xí)率一個小的改變，就會導(dǎo)致?lián)p失變化很大，那我們就處在一個不穩(wěn)定的區(qū)域，就像上圖所示。那么此時策略變成周期性地提高學(xué)習(xí)率。這里的“周期”是指提高學(xué)習(xí)率的次數(shù)。這是周期學(xué)習(xí)率的流程。在fast.ai，將參數(shù) cycle_len 和 cycle_mult 傳入到 learner.fit，在上圖中，學(xué)習(xí)率被重置了3次。在使用正常的學(xué)習(xí)速率時間表時，通常需要更長的時間才能找到最佳的損失，開發(fā)人員等待所有的訓(xùn)練周期完成后，再手動嘗試不同的學(xué)習(xí)速率。

4.數(shù)據(jù)增加（計算機視覺和圖像分類 - 現(xiàn)在）

數(shù)據(jù)增加是一個在你已有的訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)集中簡單的方法。比如圖片，這取決于你手頭的學(xué)習(xí)問題，并取決于數(shù)據(jù)集中圖像的對稱數(shù)量。比如說蜘蛛VS蝎子挑戰(zhàn)，在數(shù)據(jù)集中的很多圖片可以垂直翻轉(zhuǎn)，仍然顯示動物，沒有奇怪的扭曲，這被稱為：transforms_side_on. 比如：

5.測試時間增加 ( 計算機視覺和圖像分類 - 現(xiàn)在 )

我們在推理的時候使用數(shù)據(jù)增加（或者時間，這由此而得名）。在推理時間時，你只是在做預(yù)測。你可以用測試集中的單個圖像來完成，但是如果在被訪問的測試集中隨機生成每個圖像的幾個增量，這個過程會變得更加健壯。在fast.ai中，每個測試圖像的4個隨機增量用于預(yù)測，并將這些預(yù)測的平均值用作該圖像的預(yù)測。

6.用預(yù)訓(xùn)練的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)替換詞向量

一種獲得世界級的情緒分析框架的方法， 不使用詞向量，而是通過使用整個你想要訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集進行分析，從中建立一個深層循環(huán)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型。當模型具有高精度時，保存模型的編碼器，并使用從編碼器獲得的嵌入來構(gòu)建情感分析模型。這比從詞向量獲得的嵌入矩陣更好，因為RNN可以比詞向量更好地跟蹤更大范圍的依賴性。

7.通過時間反向傳播 (BPTT) (NLP)

深層遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的隱藏狀態(tài)， 如果在反向傳播一些時間后它沒有被重置，可能會增長到難以處理的大小 。比如說，在字符級RNN上，如果你有一百萬個字符，那么你也有一百萬個隱藏的狀態(tài)向量，每個都有自己的歷史狀態(tài)。為了調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的梯度，我們需要對每個字符每批執(zhí)行一百萬條鏈規(guī)則的計算。這會消耗太多的內(nèi)存。因此，為了降低內(nèi)存，我們設(shè)置了一個最大字符數(shù)量來反向傳播。由于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的每個循環(huán)被稱為時間步長，所以限制反向傳播保持隱藏狀態(tài)歷史層數(shù)的任務(wù)被稱為時間反向傳播。這個數(shù)字的值決定了模型計算的時間和內(nèi)存要求，但它提高了模型處理長句或行動序列的能力。

8.實體嵌入分類變量 ( 結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)和NLP )

當在結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)集進行深度學(xué)習(xí)時， 它有助于區(qū)分包含連續(xù)數(shù)據(jù)的列，比如說在線商店的價格信息，列中包含了，比如日期和生產(chǎn)地址的連續(xù)數(shù)據(jù)。然后，可以將這些分類列，通過熱編碼過程轉(zhuǎn)換為指向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的完全連接的嵌入層的查找表。你的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因此獲得機會學(xué)習(xí)這些分類好的變量/列，如果忽略了這些列的分類性質(zhì)，那么這個問題就會被忽略。它可以學(xué)習(xí)周期性事件，比如在很多年的數(shù)據(jù)集上，公眾假期之前和之后，一周中的哪一天有最多的事情。這樣做的最終結(jié)果是在預(yù)測產(chǎn)品最優(yōu)定價和協(xié)同篩選的一個非常有效的方法。這應(yīng)該是所有擁有表格數(shù)據(jù)公司的標準數(shù)據(jù)分析和預(yù)測方法。所有的公司都應(yīng)該使用這個。

這個方法在 Rossmann Store Sales Kaggle 比賽中 Guo 和Berkhahn應(yīng)用了,  即使他們只用最少的特征進行深度學(xué)習(xí)，也能獲得第三名。  他們在本文（ this paper ）概述了他們的方法。

Guo, Berkhahn (2016)

最后

AI中深度學(xué)習(xí)的分支變得越來越容易學(xué)習(xí)，庫也變得越來越好。感覺研究人員和從業(yè)人員就像爬山一樣，步伐越來越大，通過艱苦的工作編譯大型數(shù)據(jù)集和性能更好的GPU，公開發(fā)表了一套承諾顛覆人類歷史進程的工具。在我看來，AI最大的潛力在于教育和醫(yī)學(xué)，尤其是復(fù)興生物技術(shù)。

在我們使用深度學(xué)習(xí)來創(chuàng)造真正的人工智能之前，用正確的策略，在洞察力、動力和全球協(xié)調(diào)上，我們會變得更聰明、更富有，并且應(yīng)該期望在本世紀末，能因為這些工具而活得更長壽、更健康。

博客原址 https://hackernoon.com/8-deep-learning-best-practices-i-learned-about-in-2017-700f32409512 

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