优化调参策略：深度学习常见错误排查与解决

在机器学习的调参过程中，遇到问题时，首先应从以下几个方面进行排查： 1. **选择基础网络与标准损失函数**： 开始时，选择像VGG这样已经被广泛验证过的简单网络，并使用常见的损失函数，如交叉熵。这样做有助于排除基础架构和优化方法的影响。 2. **去除复杂技巧**： 在初期，避免使用数据增强和正则化等高级技术，因为它们可能掩盖实际的问题。这样可以更清晰地观察模型的基本性能。 3. **微调和预处理一致性**： 如果是在微调模型，务必确认预处理步骤与原始网络训练保持一致，因为预处理对模型性能至关重要。 4. **输入数据检查**： 确保输入数据正确无误，包括图像方向、非零值、样本重复等，通过打印部分数据来验证。 5. **从小规模数据过拟合开始**： 从少量样本入手，观察模型能否过拟合，再逐步增加数据，以便理解模型的泛化能力。 6. **逐个添加技巧**： 如果基本步骤没问题，再逐步引入数据增强、正则化、新损失函数和更复杂的网络结构，观察对模型性能的影响。 7. **数据集问题分析**： - **输入数据有效性**：检查输入数据是否有意义，排除图像方向错误、全0图像等问题。 - **随机输入测试**：用随机样本验证网络问题是否源于数据而不是模型。 - **检查Dataloader**：确认数据加载器没有错误，查看第一层输入。 - **输入输出一致性**：确认数据预处理和标签匹配，以及是否正确进行了shuffle。 - **数据随机性**：分析输入和输出之间的关系是否过于随机，这取决于数据本身特性。 - **标签噪音**：对于自定义或爬取数据，检查是否存在大量噪声标签，可能需要人工校验。 - **数据打乱**：确保数据集已经随机打乱，防止数据顺序导致的偏差。 8. **处理数据不平衡**： 当数据集中各类别样本数量差异较大时，需要调整策略以平衡类别分布，防止模型偏向数量较多的类别。 以上就是针对机器学习调参过程中的一些关键步骤和注意事项，通过这些细致的排查，有助于快速定位并解决可能出现的问题。