深度學(xué)習(xí)刷SOTA有哪些trick？
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導(dǎo)讀
本次Tricks主要面向于深度學(xué)習(xí)中計算機(jī)視覺方向的研究，分為數(shù)據(jù)增廣方法、訓(xùn)練技巧，參數(shù)調(diào)節(jié)這三個方面進(jìn)行深入的分析。內(nèi)容有一部分是基于openmmlab的mmdet和mmseg兩個框架上的成熟應(yīng)用案例進(jìn)行詳細(xì)闡述。
首先是數(shù)據(jù)增廣的tricks：
0、Flip、RandomFlip（隨機(jī)翻轉(zhuǎn)）
翻轉(zhuǎn)，是最實在的，最基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)增廣方法，簡單，但是最有效。
1、cutout（裁剪）
隨機(jī)刪除圖像中的一個矩形區(qū)域，可以得到較好的訓(xùn)練結(jié)果，其實類似于dropout的操作
2、mixup （混合提升）
mixup的作用是使得對數(shù)據(jù)的理解更具有線性化，破除由于數(shù)據(jù)分布不均勻，帶來的誤差。
3、mosaic（隨機(jī)馬賽克增強(qiáng)）
極大豐富了檢測物體的背景，一張頂幾張！
還有類似于cutmix，還有很多tricks，還有代碼這些就不細(xì)致的展開了，大家可以參考一下，以上方法有的是可以組合使用
這里是mmdet武器庫中的一些數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法
這里是mmseg武器庫的一些數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法
傳送門，如果大家覺得好用，別忘了給個star
然后是使用在模型訓(xùn)練的技巧！
4、Backbone 和 Heads 的不同學(xué)習(xí)率 (LR)
因為Backbone和Heads在結(jié)構(gòu)上的差異，使用不同的學(xué)習(xí)率是可以有效的使得網(wǎng)絡(luò)整理達(dá)到更好，更穩(wěn)定的收斂效果。
5、多l(xiāng)oss加權(quán)混合
一般會用在分割比較多，常見的有focal loss+Dice loss這類的，主要解決的問題也是類內(nèi)不平衡疊加上樣本數(shù)量不平衡等一系列問題。但是要注意的是，loss函數(shù)的組合的權(quán)重是需要自己去摸索的，目前我還不能找到一種普遍適用的自動化尋參方法，所以我建議大家仔細(xì)分析，保證組合后的損失函數(shù)下降不平衡導(dǎo)致的損失函數(shù)的傾斜化。
6、帶權(quán)重CEloss，類平衡損失（多類別問題）
對于不同數(shù)量的類別，我們會選擇對損失函數(shù)加權(quán)的方法進(jìn)行處理，讓樣本數(shù)量少的類別也能得到足夠的重視。
傳送門，如果大家覺得好用，別忘了給個star：https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation/blob/master/docs/en/tutorials/training_tricks.md
7、余弦退火算法
經(jīng)典，有實驗結(jié)果表明，效果挺好的。
8、SWA
SWA是一種通過隨機(jī)梯度下降改善深度學(xué)習(xí)模型泛化能力的方法，而且這種方法不會為訓(xùn)練增加額外的消耗，這種方法可以嵌入到Pytorch中的任何優(yōu)化器類中。主要還是用于穩(wěn)定模型的訓(xùn)練。
9、seed（42）
隨機(jī)種子數(shù)42，為啥是42，如同為啥一個星期有7天，而我要上7天班一樣，沒啥道理，但是就是要這樣干。
測試常用技能
10、推理過程中的TTA增強(qiáng)
TTA主要在測試時，對于測試數(shù)據(jù)集進(jìn)行不同方向的預(yù)測后將預(yù)測的模型進(jìn)行組合，在不改變模型內(nèi)部參數(shù)的情況下，對效果進(jìn)行提升，有點費(fèi)推理時間，但是好用。
總結(jié)
我記得在kaggle上有種方法是叫call back，也就是自己給自己的測試集打個label放進(jìn)訓(xùn)練，非常不講武德。我還記得有一次有人用這種方法在一個分類比賽中，別人ACC：94，他們直接干上了98，非常離譜。其實還有個比較常用的一個技巧是多模融合，通常會跑幾個模型，然后加在一起融合，在不計算和要求推理時間的條件下。他要模型多大，就做大概多少個模型，你就會發(fā)現(xiàn)，你們在單模，我多模，完全就是三個臭皮匠頂一個諸葛亮。大家對于tricks其實可以用，但是論文里面，如果是用tricks，work的話，是不能發(fā)的，所以大家多回到模型研究，tricks只是點綴的一些技巧罷了。
好消息！
小白學(xué)視覺知識星球
開始面向外開放啦??????
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