内容来源：2018 年 05 月 18 日，百度资深研发工程师刘凡平在“百度深度学习公开课·杭州站：AI工程师的快速进阶之路”进行的《深度学习模型设计经验分享》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。

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摘要

本次演讲将从数据准备、模型结构、优化方法、计算性能这四个方面，来探讨深度学习模型设计的一些经验。

研发流程简述

以个人经验来看，一般性的研发流程大致可分为8步。

问题分析，确定需求
数据分析，确定现有数据的价值（主要依据特征及分布）
特征抽取，根据数据的价值和需要解决的问题，确定特征
数据准备，在前三步都完成的情况下，准备训练集、测试集合、验证集合
模型分析，根据问题的输入和输出，确定选择的模型
参数训练，不断迭代模型直至收敛
验证调优，验证模型的各项指标，使模型达到最佳状态
应用上线，以离线或在线的方式对外提供服务

整个流程中，模型设计的动机和目标非常重要。其中包括需求与问题的定义、建立问题的数学模型、确定数据与求解问题之间的关系、探索问题解的可能性、目标的可实现性与可评估性。

经验之数据准备

充分的数据

对于模型设计首先要有充分的数据，分为两个层面。第一是数据特征，用于确定能否达成模型设计的目标，特征应当具备一定的“因果关系”，分布要有“导向性”。第二数据集应当尽可能多，DNN需要大量的数据，而且模型在小的数据集上容易过拟合。建议如果条件允许可以尝试扩展原始的数据集合。

数据预处理

数据预处理对很多业内人员来说是个令人头疼的问题，针对不同场景有不同的解决方案。

简单介绍几种常见的方式。首先是去均值处理，即用原始数据减去全部数据的均值，把输入数据各个维度的数据都中心化为0。去均值处理后，特征虽然明显了，但是特征之间的相互比较性尚未明确，因此要用到归一化处理，把每个维度上的数据都除以这个维度上的数据的标准。另外还有一种适使用于图像处理的方式PCA/Whiteing（白化），图像中相邻像素点之间的特征极为相似，无法轻易做到收敛。而PCA可以去除这些相邻特征的相关性，达到快速收敛的目的。

数据的shuffle

每次epoch的时候都会有很多的batch，一般情况下这些batch都是相同的，但理想状态是每次epoch都有不同的batch。因此如果条件允许就应该在每次epoch的时候shuffle（随机化）一次，以获取不同的batch。

经验之模型结构

隐藏层神经元估算

BP神经网络对于单层的感知器网络新增了隐藏层，隐藏层数量的选择目前还不具备理论支持。

在多层感知器中，确定的是输入和输出层中的节点数量，隐藏层节点数量是不确定的，并对神经网络的性能有影响。对此我们可以使用经验公式来计算

h表示隐藏层数量，m是输入层，n是输出层，a为取值1~10的范围值。最后h的结果也在一个范围值内，一般建议取该范围中为2的n次方的值。

权重初始化策略

权重合理初始化能够提升性能并加快训练速度，对于权重而言，建议统一到一定区间内。

线性模型区间建议为[-v, v]，v=1/sqrt(输入层尺寸)，sprt表示开根号。卷积神经网络的区间和公式同样类似，不过最后的输入层尺寸要改为卷积核的宽度*卷积核的高度*输入深度。

有效调整激活函数

Sigmoid以及Tanh函数的代价非常昂贵，容易饱和从而导致梯度消失，并且可能会停止方向传播。实际上，网络模型的层级结构越深，就越应避免使用Sigmoid和Tanh函数。可以使用更简单而且更高效的ReLU和PReLU的激活函数。

ReLU是非常有用的非线性函数，可以解决很多问题。不过由于ReLU阻碍反向传播，初始化不好，所以用它微调模型的时候，没法得到任何微调效果。建议使用PReLU以及一个非常小的乘数（通常为0.1），这样收敛会更快，而且不会像ReLU那样在初始化阶段被卡住。此外ELU也很好，但成本较高。

实际上ReLU是Maxout的一种特例。Maxout是一个可以学习的激活函数，主要工作方式是选择每组中最大的数作为输出值。如下图，以两个元素为一组，5和7，-1和1，最终得到7和1。

模型拟合能力验证

模型过拟合相信很多人都遇到过，也由此引出了很多问题，不过从另一个及角度来看过拟合是有必要存在的——可以用它来做模型的验证。因为复杂模型下大规模样本的训练需要耗费大量的时间，从而导致开发成本上升。

我们可以在使用全量数据集上训练之前，先在随机抽样的子集上进行过拟合验证，如果过拟合现象发生，则可以推断网络模型收敛的可能性较高。

注重Loss的设计

Loss的设计要注重其合理性，简单直接的体现模型的终极目标，有合理的梯度，能够被求解。另外不要过于关注Accuracy（评测指标），而忽视了训练过程中Loss的设计。

经验之优化方法

学习速率优化方法

已知调节学习速率也能带来效果的提升，上图是不同速率下Loss曲线的情况，很明显最优的速率应该是让Loss曲线平滑向前（红色曲线）。在对学习速率进行调参的时候可以参考这张图。

卷积核大小优化

几个小的卷积核叠加在一起，相比一个大的卷积核，与原图的连通性不变，但却大大降低了参数的个数以及计算复杂度。因此我们推荐“小而深”的模型，避免“大而短”。小的卷积核还能代替大的卷积核，比如一个5*5的卷积核可以用两个3*3的卷积核代替，一个7*7的卷积核可以用三个3*3的卷积核代替。

一般优化方法选择

学习率与训练步骤、batch大小和优化方法都有耦合关系，常见的优化方案是自适应学习速率（RMSProb、Momentum、Adam等），使用自适应优化算法，自动更新学习速率。也可以使用SGD手动选择学习率和动量参数，此时随着时间的推移学习率会降低。实际使用中，自适应优化倾向于比SGD更快收敛，最终表现通常相对较差。

一般而言，对于高性能训练较好的做法是从Adam切换到SGD。不过由于训练的早期阶段是SGD对参数调整和初始化非常敏感的时候，因此可以使用Adam进行最初的训练，这样不仅节约时间，且不必担心初始化和参数调整。当Adam运行一段时间后，再切换到SGD加动量优化，以达到最佳性能。

当然对于稀疏数据，建议应尽量使用学习可自适应的优化方法。

效果可视化

通常卷积神经网络的卷积层的weight可视化出来会具备smooth的特性。下面两者图都是将一个神经网络的第一层卷积层的filter weight可视化出来的效果。如果出现左边的这种情况，可能就需要考虑下模型有哪些地方设计的有问题。

经验之计算性能

计算性能分析方法

计算平台有两个重要的指标，算力和带宽。算力表示计算平台的性能上限，指的是一个计算平台倾尽全力每秒钟所能完成的浮点运算数，单位是FLOP/s。带宽指的是计算平台倾尽全力每秒钟所能完成的内存交换量，单位是Byte/s。算力除以带宽可得到计算平台的强度上限，即单位内存交换最多用来进行多少次计算，单位是FLOP/Byte。

模型同样有两个重要指标，计算量和访存量。计算量指的是输入单个样本，模型进行一次完整的前向传播所发生的浮点运算个数，也即模型的时间复杂度，单位是FLOPS。访问量指的是输入单个样本，完成一次前向传播过程中发生的内存交换量，即模型的空间复杂度，数据类型通常为float32。

我们来看一个模型计算性能示例。假设有两个矩阵A、B，它们均是1000*1000，数据类型为float32，计算C=A*B。则该计算会进行1000*1000*1000的浮点乘、加，约2G FLOPS的计算量。该过程中会读A、B两个矩阵，写C矩阵，至少要访问三次存储器，约12MB。

这样简单的1000*1000的矩阵就要花费12MB，可以想象更复杂的模型会耗费多少资源。正是基于这种对计算性能的考虑，在选择模型的时候不一定非要选深度学习的，空间和时间的复杂度对模型也有很大的影响。在模型选择上，可以先尝试线性模型、树相关的模型，不适合的话再使用传统机器学习中的经典模型，最后才是神经网络模型。

Dropout & 分布式训练

根据我们的经验，在单层节点数量大于256个时，无论是全连接层或卷积层都建议使用Dropout。

以个人接触过的开发者来看，很多人并不是特别重视分布式训练，大部分情况都是单机运行高性能显卡，但分布式的训练效率可能会更高些，可以考虑向这方面靠拢。