向AI轉(zhuǎn)型的程序員都關(guān)注了這個(gè)號(hào)

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提高模型性能的科學(xué)方法

機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)的最終目標(biāo)是最大化模型的效用。盡管不同應(yīng)用場(chǎng)景的開(kāi)發(fā)流程有所不同（例如時(shí)間長(zhǎng)度、可用計(jì)算資源、模型類(lèi)型等），基本步驟和原則都是相似的。

接下來(lái)的指南中我們做出了這些假設(shè)：

已有能運(yùn)行且得到不錯(cuò)結(jié)果的訓(xùn)練工作流。

有足夠的計(jì)算資源來(lái)進(jìn)行調(diào)參實(shí)驗(yàn)，至少能夠并行發(fā)起數(shù)個(gè)訓(xùn)練流程。

增量調(diào)整策略

總結(jié)：從簡(jiǎn)單的配置開(kāi)始，循序漸進(jìn)，同時(shí)進(jìn)一步了解問(wèn)題。確保任何改進(jìn)都有據(jù)可循，以避免增加不必要的復(fù)雜度。

我們的最終目標(biāo)是找到一種訓(xùn)練配置來(lái)最大化我們模型的性能。

在某些情況下，我們的目標(biāo)是在固定截止日期（例如提交給競(jìng)賽）之前最大限度地改進(jìn)模型。

在其他情況下，我們希望無(wú)限期地改進(jìn)模型（例如，不斷改進(jìn)生產(chǎn)中使用的模型）。

原則上，我們可以使用算法自動(dòng)搜索整個(gè)配置空間來(lái)最大化性能，但實(shí)踐中這往往不實(shí)際。

配置空間可能非常大，目前還沒(méi)有任何算法可以在沒(méi)有人工指導(dǎo)的情況下有效地搜索這個(gè)空間。

大多數(shù)自動(dòng)搜索算法依賴(lài)于人工設(shè)計(jì)的搜索空間，這些搜索空間往往非常重要。

更有效的方法是從簡(jiǎn)單的配置開(kāi)始，逐步添加功能并進(jìn)行改進(jìn)，同時(shí)深化對(duì)問(wèn)題的理解。

我們?cè)诿恳惠喺{(diào)整中都使用自動(dòng)搜索算法，并隨著我們理解的深度不斷更新我們的搜索空間。

隨著我們的探索，我們自然會(huì)找到越來(lái)越好的配置，因此我們的“最佳”模型將不斷改進(jìn)。

當(dāng)我們更新我們的最佳配置時(shí)，我們稱(chēng)之為上線（這不一定對(duì)應(yīng)線上模型的實(shí)際上線）。

對(duì)于每次上線，我們必須確保更改是有據(jù)可循的——而不僅僅是碰運(yùn)氣找到的配置——以避免給訓(xùn)練工作流增加不必要的復(fù)雜性。

綜上所述，我們的增量調(diào)優(yōu)策略需要重復(fù)以下四個(gè)步驟：

為下一輪實(shí)驗(yàn)確定適當(dāng)?shù)哪繕?biāo)。

設(shè)計(jì)并展開(kāi)實(shí)驗(yàn)，朝著這個(gè)目標(biāo)取得進(jìn)展。

從實(shí)驗(yàn)結(jié)果中獲取經(jīng)驗(yàn)。

考慮是否上線新的最佳配置。

本節(jié)的其余部分將更詳細(xì)地講解增量調(diào)優(yōu)策略。

探索與利用

總結(jié)：大多數(shù)時(shí)候，我們的目標(biāo)是更深入地理解問(wèn)題。

盡管有些人認(rèn)為我們會(huì)花大部分時(shí)間來(lái)提升驗(yàn)證集的指標(biāo)，實(shí)際上我們把重心放在進(jìn)一步理解問(wèn)題上，而不是降低驗(yàn)證集錯(cuò)誤率。

也就是說(shuō)，我們大部分時(shí)間都花在了“探索”上，只有一小部分時(shí)間花在了“利用”上。

從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，如果我們想最大化我們的最終效果，深入理解問(wèn)題是至關(guān)重要的。將深化理解置于短期收益之上可以幫助我們：

避免僅因歷史原因而表現(xiàn)良好的不必要更改。

確定驗(yàn)證集效果對(duì)哪些超參數(shù)最敏感，哪些超參數(shù)交互最多，因此需要一起重新調(diào)整，以及哪些超參數(shù)對(duì)其他變化相對(duì)不敏感，因此可以在未來(lái)的實(shí)驗(yàn)中固定住。

發(fā)現(xiàn)潛在的新方向，例如在出現(xiàn)過(guò)擬合問(wèn)題時(shí)使用新的正則化器。

確定無(wú)效的方向并將其刪除，從而降低后續(xù)實(shí)驗(yàn)的復(fù)雜度。

判斷超參數(shù)的優(yōu)化空間是否已經(jīng)飽和。

圍繞最佳值縮小我們的搜索空間，以提高調(diào)整效率。

最終，我們可以集中提升驗(yàn)證集效果，即便我們無(wú)法從新的實(shí)驗(yàn)中進(jìn)一步了解問(wèn)題的結(jié)構(gòu)了。

選擇下一輪實(shí)驗(yàn)的目標(biāo)

總結(jié)：每輪實(shí)驗(yàn)都應(yīng)該有一個(gè)明確的目標(biāo)，并且范圍要足夠小，這樣實(shí)驗(yàn)才能真正朝著目標(biāo)取得進(jìn)展。

每輪實(shí)驗(yàn)都應(yīng)該有一個(gè)明確的目標(biāo)，并且范圍要足夠小，這樣實(shí)驗(yàn)才能真正朝著目標(biāo)取得進(jìn)展：如果我們?cè)噲D一次添加多個(gè)特征或回答多個(gè)問(wèn)題，我們可能無(wú)法理清各自的影響。

舉個(gè)例子，目標(biāo)可以包括：

嘗試對(duì)訓(xùn)練流程進(jìn)行改進(jìn)（例如，新的正則化器、預(yù)處理方法等）。

了解特定模型超參數(shù)（例如激活函數(shù)）的影響

最大化驗(yàn)證集指標(biāo)。

設(shè)計(jì)下一輪實(shí)驗(yàn)

總結(jié)：根據(jù)實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)，將超參數(shù)分為三類(lèi)：目標(biāo)超參數(shù)、冗余超參數(shù)和固定超參數(shù)。創(chuàng)建一系列研究以比較目標(biāo)超參數(shù)的不同值，同時(shí)優(yōu)化冗余超參數(shù)。注意選擇冗余超參數(shù)的搜索空間，以平衡資源成本與科學(xué)價(jià)值。

識(shí)別目標(biāo)超參數(shù)、冗余超參數(shù)和固定超參數(shù)

[點(diǎn)擊展開(kāi)]

對(duì)于給定的目標(biāo)，所有超參數(shù)都將是目標(biāo)超參數(shù)、冗余超參數(shù)或固定超參數(shù)。

因?yàn)閷?shí)驗(yàn)固定了某些超參數(shù)，從實(shí)驗(yàn)得出的結(jié)論可能對(duì)固定超參數(shù)的其他值無(wú)效。換句話說(shuō)，固定的超參數(shù)對(duì)我們的實(shí)驗(yàn)結(jié)論做了限定。

目標(biāo)超參數(shù)是指，我們希望測(cè)量出其對(duì)于模型由何種影響的參數(shù)。

冗余超參數(shù)是指，必須優(yōu)化才能公平比較不同目標(biāo)超參數(shù)值的參數(shù)。類(lèi)似于統(tǒng)計(jì)中的冗余參數(shù)。

固定超參數(shù)是指，在當(dāng)前輪次實(shí)驗(yàn)中取固定值的參數(shù)。在比較目標(biāo)超參數(shù)的不同值時(shí)，固定超參數(shù)的值不需要（或者我們不希望它們）改變。

舉個(gè)例子，如果我們的目標(biāo)是“確定更深的模型是否會(huì)減少驗(yàn)證集錯(cuò)誤”，那么模型層數(shù)就是目標(biāo)超參數(shù)。

學(xué)習(xí)率是一個(gè)冗余超參數(shù)，如果我們要公平對(duì)比不同深度的模型，我們必須分別調(diào)整學(xué)習(xí)率（通常情況下最優(yōu)學(xué)習(xí)率和模型結(jié)構(gòu)有關(guān)）。

激活函數(shù)是一個(gè)固定超參數(shù)。我們可能通過(guò)過(guò)去的實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)最優(yōu)激活函數(shù)和模型深度無(wú)關(guān)?；蛘呶覀兘邮軐?shí)驗(yàn)得到的最優(yōu)深度的僅在某個(gè)激活函數(shù)上有效。或者我們也可以將激活函數(shù)作為一個(gè)冗余超參數(shù)和深度一起調(diào)優(yōu)。

一個(gè)超參數(shù)是目標(biāo)超參數(shù)、冗余超參數(shù)還是固定超參數(shù)是根據(jù)實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)來(lái)決定的。

比如，激活函數(shù)的選擇可以是一個(gè)目標(biāo)超參數(shù)（對(duì)于當(dāng)前問(wèn)題，ReLU 或 tanh 是更好的選擇嗎？），一個(gè)冗余超參數(shù)（允許使用不同的激活函數(shù)，最好的 5 層模型是否優(yōu)于最好的 6 層模型？），或一個(gè)固定超參數(shù)（對(duì)于一個(gè)由 ReLU 構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)，在特定位置添加批標(biāo)準(zhǔn)化是否有幫助？）。

在設(shè)計(jì)新一輪實(shí)驗(yàn)時(shí)，我們根據(jù)實(shí)驗(yàn)?zāi)康拇_定目標(biāo)超參數(shù)。

在此階段，我們將所有其他超參數(shù)視為冗余超參數(shù)。

接下來(lái)，我們將一些冗余超參數(shù)轉(zhuǎn)作為固定超參數(shù)。

一個(gè)冗余超參數(shù)和目標(biāo)超參數(shù)的相互影響越多，固定這個(gè)參數(shù)所帶來(lái)的限制就越多。例如，權(quán)重衰減強(qiáng)度的最佳值通常取決于模型大小，因此固定權(quán)重衰減的強(qiáng)度來(lái)比較不同的模型大小，往往得不出有效的結(jié)論。

如下文所述，我們可以通過(guò)增加計(jì)算資源來(lái)應(yīng)對(duì)這種風(fēng)險(xiǎn)，但通常我們的最大資源預(yù)算低于調(diào)整所有非目標(biāo)超參數(shù)所需的計(jì)算資源。

如果有無(wú)限的計(jì)算資源，我們會(huì)將所有非目標(biāo)超參數(shù)保留為冗余超參數(shù)，這樣我們從實(shí)驗(yàn)中得出的結(jié)論就不會(huì)受到固定超參數(shù)的限定。

然而，冗余超參數(shù)越多，我們沒(méi)能充分針對(duì)每個(gè)目標(biāo)超參數(shù)調(diào)優(yōu)冗余超參數(shù)的風(fēng)險(xiǎn)就越高，從而我們從實(shí)驗(yàn)中得出錯(cuò)誤結(jié)論的風(fēng)險(xiǎn)也越高。

當(dāng)我們判斷將一個(gè)冗余超參數(shù)轉(zhuǎn)換為固定超參數(shù)所帶來(lái)的限制少于調(diào)優(yōu)它所需的計(jì)算資源時(shí)，我們可以進(jìn)行這種轉(zhuǎn)換。

盡管超參數(shù)的類(lèi)型取決于實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)，但對(duì)于某些類(lèi)別的超參數(shù)，我們有以下經(jīng)驗(yàn)法則：

例如，網(wǎng)絡(luò)層數(shù)通常是一個(gè)目標(biāo)或固定的超參數(shù)，因?yàn)樗鶗?huì)對(duì)訓(xùn)練速度和內(nèi)存使用產(chǎn)生巨大影響。

例如，dropout 增加了代碼的復(fù)雜性，因此在決定是否包含它時(shí)，我們會(huì)將“no dropout”與“dropout”作為一個(gè)目標(biāo)超參數(shù)，而將 dropout 率作為一個(gè)冗余超參數(shù)。

如果我們決定根據(jù)這個(gè)實(shí)驗(yàn)將 dropout 添加到我們的訓(xùn)練流程中，那么在未來(lái)的實(shí)驗(yàn)中，dropout 率將是一個(gè)冗余超參數(shù)。

如果我們的實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)涉及在兩個(gè)或多個(gè)不同的優(yōu)化器之間進(jìn)行公平比較（例如“確定哪個(gè)優(yōu)化器在給定的步數(shù)中產(chǎn)生最低的驗(yàn)證錯(cuò)誤”），那么它就是一個(gè)目標(biāo)超參數(shù)。

或者，我們可能出于各種原因?qū)⑵湓O(shè)為固定超參數(shù)，包括（1）先前的實(shí)驗(yàn)表明最好的優(yōu)化器和當(dāng)前的目標(biāo)超參數(shù)無(wú)關(guān)；（2）當(dāng)前優(yōu)化器的訓(xùn)練曲線更容易理解 (3) 當(dāng)前優(yōu)化器比其他優(yōu)化器使用更少的內(nèi)存。

它們很少是目標(biāo)超參數(shù)，因?yàn)橄瘛坝?xùn)練流程的最佳學(xué)習(xí)率是多少？”這樣的目標(biāo)沒(méi)有什么意義——最優(yōu)學(xué)習(xí)率很容易隨著下一次訓(xùn)練流程的改變而改變。

盡管當(dāng)資源有限或有強(qiáng)力的證據(jù)表明它們不影響目標(biāo)超參數(shù)時(shí)，我們可能固定其中一些參數(shù)，但通常應(yīng)該假設(shè)優(yōu)化器超參數(shù)必須單獨(dú)調(diào)整，以在不同設(shè)置之間進(jìn)行公平比較目標(biāo)超參數(shù)。

此外，我們沒(méi)有優(yōu)化器超參數(shù)值的先驗(yàn)傾向（例如，它們通常不會(huì)以任何方式影響前向傳遞或梯度的計(jì)算成本）。

在各種優(yōu)化器超參數(shù)（例如學(xué)習(xí)率、動(dòng)量、學(xué)習(xí)率調(diào)度參數(shù)、Adam優(yōu)化器的beta等）中，至少有一些是冗余超參數(shù)，因?yàn)樗鼈兺c其他變化相互影響。

相比之下，優(yōu)化器的選擇通常是一個(gè)目標(biāo)超參數(shù)或固定超參數(shù)。

正則化技術(shù)引入的超參數(shù)通常是冗余超參數(shù)，但是否使用正則化技術(shù)往往是目標(biāo)或固定超參數(shù)。

模型結(jié)構(gòu)超參數(shù)通常是目標(biāo)或固定超參數(shù)，因?yàn)槟Ｐ徒Y(jié)構(gòu)變化會(huì)影響服務(wù)和訓(xùn)練成本、延遲和內(nèi)存需求。

在某些情況下，一個(gè)超參數(shù)是冗余還是固定超參數(shù)將取決于目標(biāo)超參數(shù)的值。

例如，假設(shè)我們想知道 Nesterov momentum 和 Adam 中哪個(gè)優(yōu)化器的驗(yàn)證錯(cuò)誤率更低。目標(biāo)超參數(shù)是optimizer，它的值是{"Nesterov_momentum", "Adam"}。值optimizer="Nesterov_momentum"引入了冗余/固定超參數(shù){learning_rate, momentum}，但值optimizer="Adam"引入了冗余/固定超參數(shù){learning_rate, beta1, beta2, epsilon}。

僅針對(duì)目標(biāo)超參數(shù)的某些值存在的超參數(shù)稱(chēng)為條件超參數(shù)。

我們不應(yīng)該僅僅因?yàn)閮蓚€(gè)條件超參數(shù)具有相同的名稱(chēng)就認(rèn)為它們是相同的！在上面的示例中，learning_rate對(duì)于optimizer="Nesterov_momentum"與optimizer="Adam"是不同的條件超參數(shù). 它在兩種算法中的作用相似（盡管不完全相同），但在每個(gè)優(yōu)化器中運(yùn)行良好的值范圍通常相差幾個(gè)數(shù)量級(jí)。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法AI大數(shù)據(jù)技術(shù)

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