超参数的设定

文章目录

• 超参数的设定
• 1.权重初始化。
• 2. $\eta$η 值的选取
• 3.规范化参数
• 4.小批量数据大小(minibatch)
• 5.总结

超参数的设定

1.权重初始化。

• 创建神经网络之后，我们需要进行权重和偏置的初始化。之前的方式就是根据独立高斯随机变量来选择权重和偏置，其被归一化为均值为0，标准差1。
• 上种方式获得了不错的效果。但有没有更好的方式。我们会使用均值为0，方差为$\frac{1}{\sqrt{n_{in}}}$nin​​1​的高斯随机分布初始化这些权重。其中${n_{in}}$nin​表示有${n_{in}}$nin​个输入权重的神经元。此种方法可以加快网络的训练，有时在准确率性能上有很大的提升。而偏置可以继续使用均值为0，标准差为1的高斯分布进行初始化。

2. $\eta$η 值的选取

• $\eta$η：我们选择在训练数据上的代价立即开始下降的 $\eta$η 作为估计的阈值。如果代价 $\eta=0.01$η=0.01 时就开始震荡或者增加，那就尝试 $\eta=0.01,0.0001$η=0.01,0.0001 ，直到你找到代价在开始回合就下降的设定。这种方法可以对 $\eta$η 的量级进行估计。毫无疑问 $\eta$η 取值要小于阈值，如果 $\eta$η 的值重复使用很多回合的话，你应该使用稍微小一点的值，例如阈值一半的的选择。这样的选择能够允许你训练更多的回合，不会减慢学习速度。
• 我们⼀直都将学习速率设置为常量。但是，通常采用可变的学习速率更加有效。在学习的前期，权重可能非常糟糕。所以最好是使用⼀个较大的学习速率让权重变化得更快。越往后，我们可以降低学习速率，这样可以作出更加精良的调整。

3.规范化参数

• 建议开始时不包含规范化（$\lambda=0.0$λ=0.0）确定 $\eta$η 的值。使用确定出来的 $\eta$η ，我们可以使用验证数据来选择好的$\lambda$λ 。从尝试 $\lambda = 1.0$λ=1.0 开始，然后根据验证集上的性能按照因子10增加或减少其值。⼀旦我已经找到⼀个好的量级，你可以改进 $\lambda$λ 的值。这⾥搞定后，你就可以返回再重新优化 $\eta$η

4.小批量数据大小(minibatch)

• 小批量数据大小的选择其实是相对独立的⼀个超参数（网络整体架构外的参数），所以你不需要优化那些参数来寻找好的小批量数据大小。因此，可以选择的方式就是使用某些可以接受的值（不需要是最优的）作为其他参数的选择，然后进行不同小批量数据大小的尝试，像上面那样调整 $\eta$η 。画出验证准确率的值随时间（非回合）变化的图，选择那个得到最快性能的提升的小批量数据大小。得到了小批量数据大小，也就可以对其他的超参数进行优化了。

5.总结

跟随上面的经验并不能帮助你的网络给出绝对最优的结果。实践中，超参数之间存在着很多关系。你可能使用 $\eta$η 进行试验，发现效果不错，然后去优化 $\lambda$λ ，发现这里又对 $\eta$η 混在⼀起了。在实践中，⼀般是来回往复进行的，最终逐步地选择到好的值。总之，启发式规则其实都是经验，不是金规玉律。你应该注意那些没有效果的尝试的信号，然后乐于尝试更多试验。特别地，这意味着需要更加细致地监控神经网络行为，特别是验证集上的准确率。在你读这些文章时，特别是进行试验时，会更加清楚的是超参数优化就不是⼀个已经被完全解决的问题。总有⼀些技巧能够尝试着来提升性能。