是什么秘訣讓新手們?cè)诙唐趦?nèi)快速掌握并能構(gòu)建最先進(jìn)的DL算法？一位名叫塞繆爾（Samuel Lynn-Evans）的法國學(xué)員總結(jié)了十條經(jīng)驗(yàn)。

他這篇文章發(fā)表在FloydHub官方博客上，因?yàn)槌藖碜訤ast.ai的技巧之外，他還用了FloydHub的免設(shè)置深度學(xué)習(xí)GPU云平臺(tái)。

接下來，我們看看他從fast.ai學(xué)來的十大技藝：

1. 使用Fast.ai庫

這一條最為簡(jiǎn)單直接。

from?fast.ai?import?*??

Fast.ai庫是一個(gè)新手友好型的深度學(xué)習(xí)工具箱，而且是目前復(fù)現(xiàn)最新算法的首要之選。

每當(dāng)Fast.ai團(tuán)隊(duì)及AI研究者發(fā)現(xiàn)一篇有趣論文時(shí)，會(huì)在各種數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測(cè)試，并確定合適的調(diào)優(yōu)方法。他們會(huì)把效果較好的模型實(shí)現(xiàn)加入到這個(gè)函數(shù)庫中，用戶可以快速載入這些模型。

于是，F(xiàn)ast.ai庫成了一個(gè)功能強(qiáng)大的工具箱，能夠快速載入一些當(dāng)前最新的算法實(shí)現(xiàn)，如帶重啟的隨機(jī)梯度下降算法、差分學(xué)習(xí)率和測(cè)試時(shí)增強(qiáng)等等，這里不逐一提及了。

下面會(huì)分別介紹這些技術(shù)，并展示如何使用Fast.ai庫來快速使用它們。

這個(gè)函數(shù)庫是基于PyTorch構(gòu)建，構(gòu)建模型時(shí)可以流暢地使用。

Fast.ai庫地址：
https://github.com/fastai/fastai

2. 使用多個(gè)而不是單一學(xué)習(xí)率

差分學(xué)習(xí)率（Differential Learning rates）意味著在訓(xùn)練時(shí)變換網(wǎng)絡(luò)層比提高網(wǎng)絡(luò)深度更重要。

基于已有模型來訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，這是一種被驗(yàn)證過很可靠的方法，可以在計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)中得到更好的效果。

大部分已有網(wǎng)絡(luò)（如Resnet、VGG和Inception等）都是在ImageNet數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的，因此我們要根據(jù)所用數(shù)據(jù)集與ImageNet圖像的相似性，來適當(dāng)改變網(wǎng)絡(luò)權(quán)重。

在修改這些權(quán)重時(shí)，我們通常要對(duì)模型的最后幾層進(jìn)行修改，因?yàn)檫@些層被用于檢測(cè)基本特征（如邊緣和輪廓），不同數(shù)據(jù)集有著不同基本特征。

首先，要使用Fast.ai庫來獲得預(yù)訓(xùn)練的模型，代碼如下：

from?fastai.conv_learner?import?*

#?import?library?for?creating?learning?object?for?convolutional?#networks
model?=?VVG16()

#?assign?model?to?resnet,?vgg,?or?even?your?own?custom?model
PATH?=?'./folder_containing_images'?
data?=?ImageClassifierData.from_paths(PATH)

#?create?fast?ai?data?object,?in?this?method?we?use?from_paths?where?
#?inside?PATH?each?image?class?is?separated?into?different?folders

learn?=?ConvLearner.pretrained(model,?data,?precompute=True)

#?create?a?learn?object?to?quickly?utilise?state?of?the?art
#?techniques?from?the?fast?ai?library

創(chuàng)建學(xué)習(xí)對(duì)象之后（learn object），通過快速凍結(jié)前面網(wǎng)絡(luò)層并微調(diào)后面網(wǎng)絡(luò)層來解決問題：

learn.freeze()

#?freeze?layers?up?to?the?last?one,?so?weights?will?not?be?updated.

learning_rate?=?0.1
learn.fit(learning_rate,?epochs=3)

#?train?only?the?last?layer?for?a?few?epochs

當(dāng)后面網(wǎng)絡(luò)層產(chǎn)生了良好效果，我們會(huì)應(yīng)用差分學(xué)習(xí)率來改變前面網(wǎng)絡(luò)層。在實(shí)際中，一般將學(xué)習(xí)率的縮小倍數(shù)設(shè)置為10倍：

learn.unfreeze()

#?set?requires_grads?to?be?True?for?all?layers,?so?they?can?be?updated

learning_rate?=?[0.001,?0.01,?0.1]
#?learning?rate?is?set?so?that?deepest?third?of?layers?have?a?rate?of?0.001,?#?middle?layers?have?a?rate?of?0.01,?and?final?layers?0.1.

learn.fit(learning_rate,?epochs=3)
#?train?model?for?three?epoch?with?using?differential?learning?rates

3. 如何找到合適的學(xué)習(xí)率

學(xué)習(xí)率是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中最重要的超參數(shù)，沒有之一，但之前在實(shí)際應(yīng)用中很難為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選擇最佳的學(xué)習(xí)率。

Leslie Smith的一篇周期性學(xué)習(xí)率論文發(fā)現(xiàn)了答案，這是一個(gè)相對(duì)不知名的發(fā)現(xiàn)，直到它被Fast.ai課程推廣后才逐漸被廣泛使用。

這篇論文是：Cyclical Learning Rates for Training Neural Networks

https://arxiv.org/abs/1506.01186

在這種方法中，我們嘗試使用較低學(xué)習(xí)率來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但是在每個(gè)批次中以指數(shù)形式增加，相應(yīng)代碼如下：

learn.lr_find()
#?run?on?learn?object?where?learning?rate?is?increased??exponentially

learn.sched.plot_lr()
#?plot?graph?of?learning?rate?against?iterations

同時(shí)，記錄每個(gè)學(xué)習(xí)率對(duì)應(yīng)的Loss值，然后畫出學(xué)習(xí)率和Loss值的關(guān)系圖：

learn.sched.plot()
#?plots?the?loss?against?the?learning?rate

通過找出學(xué)習(xí)率最高且Loss值仍在下降的值來確定最佳學(xué)習(xí)率。在上述情況中，該值將為0.01。

4. 余弦退火

在采用批次隨機(jī)梯度下降算法時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)該越來越接近Loss值的全局最小值。當(dāng)它逐漸接近這個(gè)最小值時(shí)，學(xué)習(xí)率應(yīng)該變得更小來使得模型不會(huì)超調(diào)且盡可能接近這一點(diǎn)。

余弦退火（Cosine annealing）利用余弦函數(shù)來降低學(xué)習(xí)率，進(jìn)而解決這個(gè)問題，如下圖所示：

從上圖可以看出，隨著x的增加，余弦值首先緩慢下降，然后加速下降，再次緩慢下降。這種下降模式能和學(xué)習(xí)率配合，以一種十分有效的計(jì)算方式來產(chǎn)生很好的效果。

learn.fit(0.1,?1)
#?Calling?learn?fit?automatically?takes?advantage?of?cosine?annealing

我們可以用Fast.ai庫中的**learn.fit()**函數(shù)，來快速實(shí)現(xiàn)這個(gè)算法，在整個(gè)周期中不斷降低學(xué)習(xí)率，如下圖所示：

同時(shí)，在這種方法基礎(chǔ)上，我們可以進(jìn)一步引入重啟機(jī)制。

5. 帶重啟的SGD算法

在訓(xùn)練時(shí)，梯度下降算法可能陷入局部最小值，而不是全局最小值。

梯度下降算法可以通過突然提高學(xué)習(xí)率，來“跳出”局部最小值并找到通向全局最小值的路徑。這種方式稱為帶重啟的隨機(jī)梯度下降方法（stochastic gradient descent with restarts,?SGDR），這個(gè)方法在Loshchilov和Hutter的ICLR論文中展示出了很好的效果。

這篇論文是：SGDR: Stochastic Gradient Descent with Warm Restarts
https://arxiv.org/abs/1608.03983

用Fast.ai庫可以快速導(dǎo)入SGDR算法。當(dāng)調(diào)用learn.fit(learning_rate, epochs)函數(shù)時(shí)，學(xué)習(xí)率在每個(gè)周期開始時(shí)重置為參數(shù)輸入時(shí)的初始值，然后像上面余弦退火部分描述的那樣，逐漸減小。

每當(dāng)學(xué)習(xí)率下降到最小點(diǎn)，在上圖中為每100次迭代，我們稱為一個(gè)循環(huán)。

cycle_len?=?1
#?decide?how?many?epochs?it?takes?for?the?learning?rate?to?fall?to
#?its?minimum?point.?In?this?case,?1?epoch

cycle_mult=2
#?at?the?end?of?each?cycle,?multiply?the?cycle_len?value?by?2

learn.fit(0.1,?3,?cycle_len=2,?cycle_mult=2)
#?in?this?case?there?will?be?three?restarts.?The?first?time?with
#?cycle_len?of?1,?so?it?will?take?1?epoch?to?complete?the?cycle.
#?cycle_mult=2?so?the?next?cycle?with?have?a?length?of?two?epochs,?
#?and?the?next?four.

利用這些參數(shù)，和使用差分學(xué)習(xí)率，這些技巧是Fast.ai用戶在圖像分類問題上取得良好效果的關(guān)鍵。

Fast.ai論壇有個(gè)帖子專門討論Cycle_mult和cycle_len函數(shù)，地址在這里：
http://forums.fast.ai/t/understanding-cycle-len-and-cycle-mult/9413/8

更多關(guān)于學(xué)習(xí)率的詳細(xì)內(nèi)容可參考這個(gè)Fast.ai課程：
http://course.fast.ai/lessons/lesson2.html

6. 人格化你的激活函數(shù)

Softmax只喜歡選擇一樣?xùn)|西；

Sigmoid想知道你在[-1, 1]區(qū)間上的位置，并不關(guān)心你超出這些值后的增加量；

Relu是一名俱樂部保鏢，要將負(fù)數(shù)拒之門外。

……

以這種思路對(duì)待激活函數(shù)，看起來很愚蠢，但是安排一個(gè)角色后能確保把他們用到正確任務(wù)中。

正如fast.ai創(chuàng)始人Jeremy Howard指出，不少學(xué)術(shù)論文中也把Softmax函數(shù)用在多分類問題中。在DL學(xué)習(xí)過程中，我也看到它在論文和博客中多次使用不當(dāng)。

7. 遷移學(xué)習(xí)在NLP問題中非常有效

正如預(yù)訓(xùn)練好的模型在計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)中很有效一樣，已有研究表明，自然語言處理（NLP）模型也可以從這種方法中受益。

在Fast.ai第4課中，Jeremy Howard用遷移學(xué)習(xí)方法建立了一個(gè)模型，來判斷IMDB上的電影評(píng)論是積極的還是消極的。

這種方法的效果立竿見影，他所達(dá)到的準(zhǔn)確率超過了Salesforce論文中展示的所有先前模型：
https://einstein.ai/research/learned-in-translation-contextualized-word-vectors。

這個(gè)模型的關(guān)鍵在于先訓(xùn)練模型來獲得對(duì)語言的一些理解，然后再使用這種預(yù)訓(xùn)練好的模型作為新模型的一部分來分析情緒。

為了創(chuàng)建第一個(gè)模型，我們訓(xùn)練了一個(gè)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）來預(yù)測(cè)文本序列中的下個(gè)單詞，這稱為語言建模。當(dāng)訓(xùn)練后網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確率達(dá)到一定值，它對(duì)每個(gè)單詞的編碼模式就會(huì)傳遞給用于情感分析的新模型。

在上面的例子中，我們看到這個(gè)語言模型與另一個(gè)模型集成后用于情感分析，但是這種方法可以應(yīng)用到其他任何NLP任務(wù)中，包括翻譯和數(shù)據(jù)提取。

而且，計(jì)算機(jī)視覺中的一些技巧，也同樣適用于此，如上面提到的凍結(jié)網(wǎng)絡(luò)層和使用差分學(xué)習(xí)率，在這里也能取得更好的效果。

這種方法在NLP任務(wù)上的使用涉及很多細(xì)節(jié)，這里就不貼出代碼了，可訪問相應(yīng)課程和代碼。

課程：
http://course.fast.ai/lessons/lesson4.html

代碼：https://github.com/fastai/fastai/blob/master/courses/dl1/lesson4-imdb.ipynb

8. 深度學(xué)習(xí)在處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)上的優(yōu)勢(shì)

Fast.ai課程中展示了深度學(xué)習(xí)在處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)上的突出表現(xiàn)，且無需借助特征工程以及領(lǐng)域內(nèi)的特定知識(shí)。

這個(gè)庫充分利用了PyTorch中embedding函數(shù)，允許將分類變量快速轉(zhuǎn)換為嵌入矩陣。

他們展示出的技術(shù)比較簡(jiǎn)單直接，只需將分類變量轉(zhuǎn)換為數(shù)字，然后為每個(gè)值分配嵌入向量：

在這類任務(wù)上，傳統(tǒng)做法是創(chuàng)建虛擬變量，即進(jìn)行一次熱編碼。與之相比，這種方式的優(yōu)點(diǎn)是用四個(gè)數(shù)值代替一個(gè)數(shù)值來描述每一天，因此可獲得更高的數(shù)據(jù)維度和更豐富的關(guān)系。

這種方法在Rossman Kaggle比賽中獲得第三名，惜敗于兩位利用專業(yè)知識(shí)來創(chuàng)建許多額外特征的領(lǐng)域?qū)＜摇?/p>

相關(guān)課程：
http://course.fast.ai/lessons/lesson4.html

代碼：
https://github.com/fastai/fastai/blob/master/courses/dl1/lesson3-rossman.ipynb

這種用深度學(xué)習(xí)來減少對(duì)特征工程依賴的思路，也被Pinterest證實(shí)過。他也提到過，他們正努力通過深度學(xué)習(xí)模型，期望用更少的工作量來獲得更好的效果。

9. 更多內(nèi)置函數(shù)：Dropout層、尺寸設(shè)置、TTA

4月30日，F(xiàn)ast.ai團(tuán)隊(duì)在斯坦福大學(xué)舉辦的DAWNBench競(jìng)賽中，贏得了基于Imagenet和CIFAR10的分類任務(wù)。在Jeremy的奪冠總結(jié)中，他將這次成功歸功于fast.ai庫中的一些額外函數(shù)。

其中之一是Dropout層，由Geoffrey Hinton兩年前在一篇開創(chuàng)性的論文中提出。它最初很受歡迎，但在最近的計(jì)算機(jī)視覺論文中似乎有所忽略。這篇論文是：

Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting：

https://www.cs.toronto.edu/~hinton/absps/JMLRdropout.pdf

然而，PyTorch庫使它的實(shí)現(xiàn)變得很簡(jiǎn)單，用Fast.ai庫加載它就更容易了。

Dropout函數(shù)能減弱過擬合效應(yīng)，因此要在CIFAR-10這樣一個(gè)相對(duì)較小的數(shù)據(jù)集上取勝，這點(diǎn)很重要。在創(chuàng)建learn對(duì)象時(shí)，F(xiàn)ast.ai庫會(huì)自動(dòng)加入dropout函數(shù)，同時(shí)可使用ps變量來修改參數(shù)，如下所示：

learn?=?ConvLearner.pretrained(model,?data,?ps=0.5,?precompute=True)
#?creates?a?dropout?of?0.5?(i.e.?half?the?activations)?on?test?dataset.?
#?This?is?automatically?turned?off?for?the?validation?set

有一種很簡(jiǎn)單有效的方法，經(jīng)常用來處理過擬合效應(yīng)和提高準(zhǔn)確性，它就是訓(xùn)練小尺寸圖像，然后增大尺寸并再次訓(xùn)練相同模型。

#?create?a?data?object?with?images?of?sz?*?sz?pixels?
def?get_data(sz):?
????tmfs?=?tfms_from_model(model,?sz)
????#?tells?what?size?images?should?be,?additional?transformations?such
????#?image?flips?and?zooms?can?easily?be?added?here?too

????data?=?ImageClassifierData.from_paths(PATH,?tfms=tfms)
????#?creates?fastai?data?object?of?create?size

????return?data

learn.set_data(get_data(299))
#?changes?the?data?in?the?learn?object?to?be?images?of?size?299
#?without?changing?the?model.

learn.fit(0.1,?3)
#?train?for?a?few?epochs?on?larger?versions?of?images,?avoiding?overfitting

還有一種先進(jìn)技巧，可將準(zhǔn)確率提高若干個(gè)百分點(diǎn)，它就是測(cè)試時(shí)增強(qiáng)（test time augmentation,?TTA）。這里會(huì)為原始圖像造出多個(gè)不同版本，包括不同區(qū)域裁剪和更改縮放程度等，并將它們輸入到模型中；然后對(duì)多個(gè)版本進(jìn)行計(jì)算得到平均輸出，作為圖像的最終輸出分?jǐn)?shù)，可調(diào)用learn.TTA()來使用該算法。

preds,?target?=?learn.TTA()

這種技術(shù)很有效，因?yàn)樵紙D像顯示的區(qū)域可能會(huì)缺少一些重要特征，在模型中輸入圖像的多個(gè)版本并取平均值，能解決上述問題。

10. 創(chuàng)新力很關(guān)鍵

在DAWNBench比賽中，F(xiàn)ast.ai團(tuán)隊(duì)提出的模型不僅速度最快，而且計(jì)算成本低。要明白，要構(gòu)建成功的DL應(yīng)用，不只是一個(gè)利用大量GPU資源的計(jì)算任務(wù)，而應(yīng)該是一個(gè)需要?jiǎng)?chuàng)造力、直覺和創(chuàng)新力的問題。

本文中討論的一些突破，包括Dropout層、余弦退火和帶重啟的SGD方法等，實(shí)際上是研究者針對(duì)一些問題想到的不同解決方式。與簡(jiǎn)單地增大訓(xùn)練數(shù)據(jù)集相比，能更好地提升準(zhǔn)確率。

硅谷的很多大公司有大量GPU資源，但是，不要認(rèn)為他們的先進(jìn)效果遙不可及，你也能靠創(chuàng)新力提出一些新思路，來挑戰(zhàn)效果排行榜。

事實(shí)上，有時(shí)計(jì)算力的局限也是一種機(jī)會(huì)，因?yàn)樾枨笫莿?chuàng)新的動(dòng)力源泉。

關(guān)于作者

Samuel Lynn-Evans過去10年一直在教授生命科學(xué)課程，注意到機(jī)器學(xué)習(xí)在科學(xué)研究中的巨大潛力后，他開始在巴黎42學(xué)校學(xué)習(xí)人工智能，想將NLP技術(shù)應(yīng)用到生物學(xué)和醫(yī)學(xué)問題中。

原文：https://blog.floydhub.com/ten-techniques-from-fast-ai/

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