圈圈

1. relu：用極簡的方式實現非線性激活，還緩解了梯度消失

x = max(x, 0)

2. normalization：提高網絡訓練穩定性

x = (x - x.mean()) / x.std()

3. gradient clipping：直擊靶心 避免梯度爆炸hhh

grad [grad > THRESHOLD] = THRESHOLD # THRESHOLD是設定的最大梯度閾值

4. dropout：隨機丟棄，抑制過擬合，提高模型魯棒性

x = torch.nn.functional.dropout(x, p=p, training=training) # 哈哈哈調皮了，因為實際dropout還有很多其他操作 # 不夠僅丟棄這一步確實可以一行搞定 x = x * np.random.binomial(n=1, p=p, size=x.shape) # 這里p是想保留的概率，上面那是丟棄的概率

5. skip connection（residual learning）：提供恒等映射的能力，保證模型不會因網絡變深而退化

F(x) = F(x) + x

6. focal loss：用預測概率對不同類別的loss進行加權，緩解類別不平衡問題

loss = -np.log(p) # 原始交叉熵損失， p是模型預測的真實類別的概率， loss = (1-p)**GAMMA * loss # GAMMA是調制系數

7. attention mechanism：用query和原始特征的相似度對原始特征進行加權，關注想要的信息

attn = torch.softmax(torch.matmul(q, k), dim) #用Transformer里KQV那套范式為例 v = torch.matmul(attn, v)

8. subword embedding（char或char ngram）：基本解決OOV(out of vocabulary)問題、分詞問題。這個對encode應該比較有效，但對decode不太友好

x = [char for char in sentence] # char-level

Smarter

前面兩位高贊的回答的很好了，我就補充一下自己知道的。盡量避開優化器、激活函數、數據增強等改進。。

Deep Learning:?Cyclic LR、Flooding

Image classification:?ResNet、GN、Label Smoothing、ShuffleNet

Object Detection:?Soft-NMS、Focal Loss、GIOU、OHEM

Instance Segmentation:?PointRend

Domain Adaptation:?BNM

GAN:?Wasserstein GAN

Deep Learning

Standard LR -> Cyclic LR

SNAPSHOT ENSEMBLES: TRAIN 1, GET M FOR FREE

每隔一段時間重啟學習率，這樣在單位時間內能收斂到多個局部最小值，可以得到很多個模型做集成。

#CYCLE=8000, LR_INIT=0.1, LR_MIN=0.001 scheduler = lambda x: ((LR_INIT-LR_MIN)/2)*(np.cos(PI*(np.mod(x-1,CYCLE)/(CYCLE)))+1)+LR_MIN

Without Flooding -> With Flooding

Do We Need Zero Training Loss After Achieving Zero Training Error?

Flooding方法：當training loss大于一個閾值時，進行正常的梯度下降；當training loss低于閾值時，會反過來進行梯度上升，讓training loss保持在一個閾值附近，讓模型持續進行“random walk”，并期望模型能被優化到一個平坦的損失區域，這樣發現test loss進行了double decent！

flood = (loss - b).abs() + b

Image classification

VGGNet -> ResNet

Deep Residual Learning for Image Recognition

ResNet相比于VGGNet多了一個skip connect，網絡優化變的更加容易

H(x) = F(x) + x

BN -> GN

Group Normalization

在小batch size下BN掉點嚴重，而GN更加魯棒，性能穩定。

x = x.view(N, G, -1) mean, var = x.mean(-1, keepdim=True), x.var(-1, keepdim=True) x = (x - mean) / (var + self.eps).sqrt() x = x.view(N, C, H, W)

Hard Label -> Label Smoothing

Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks

label smoothing將hard label轉變成soft label，使網絡優化更加平滑。

targets = (1 - label_smooth) * targets + label_smooth / num_classes

MobileNet -> ShuffleNet

ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices

將組卷積的輸出feature map的通道順序打亂，增加不同組feature map的信息交互。

channels_per_group = num_channels // groups x = x.view(batch_size, groups, channels_per_group, height, width) x = torch.transpose(x, 1, 2).contiguous() x = x.view(batch_size, -1, height, width)

Object Detection

NMS -> Soft-NMS

Improving Object Detection With One Line of Code

Soft-NMS將重疊率大于設定閾值的框分類置信度降低，而不是直接置為0，可以增加召回率。

#以線性降低分類置信度為例 if iou > threshold:weight = 1 - iou

CE Loss -> Focal Loss

Focal Loss for Dense Object Detection

Focal loss對CE loss增加了一個調制系數來降低容易樣本的權重值，使得訓練過程更加關注困難樣本。

loss = -np.log(p) # 原始交叉熵損失， p是模型預測的真實類別的概率， loss = (1-p)**GAMMA * loss # GAMMA是調制系數

IOU -> GIOU

Generalized Interp over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box Regression

GIOU loss避免了IOU loss中兩個bbox不重合時Loss為0的情況，解決了IOU loss對物體大小敏感的問題。

#area_C閉包面積，add_area并集面積 end_area = (area_C - add_area)/area_C #閉包區域中不屬于兩個框的區域占閉包區域的比重 giou = iou - end_area

Hard Negative Mining -> OHEM

Training Region-based Object Detectors with Online Hard Example Mining

OHEM通過選擇損失較大的候選ROI進行梯度更新解決類別不平衡問題。

#只對難樣本產生的loss更新 index = torch.argsort(loss.sum(1))[int(num * ohem_rate):] loss = loss[index, :]

Instance Segmentation

Mask R-CNN -> PointRend

PointRend: Image Segmentation as Rendering

每次從粗粒度預測出來的mask中選擇TopN個最不確定的位置進行細粒度預測，以非常的少的計算代價下獲得巨大的性能提升。

points = sampling_points(out, x.shape[-1] // 16, self.k, self.beta) coarse = point_sample(out, points, align_corners=False) fine = point_sample(res2, points, align_corners=False) feature_representation = torch.cat([coarse, fine], dim=1)

Domain Adaptation

EntMin -> BNM

Towards Discriminability and Diversity: Batch Nuclear-norm Maximization under Label Insufficient Situations

類別預測的判別性與多樣性同時指向矩陣的核范數，可以通過最大化矩陣核范數（BNM）來提升預測的性能。

L_BNM = -torch.norm(X,'nuc')

GAN

GAN -> Wasserstein GAN

Wasserstein GAN

WGAN引入了Wasserstein距離，既解決了GAN訓練不穩定的問題，也提供了一個可靠的訓練進程指標，而且該指標確實與生成樣本的質量高度相關。

Wasserstein GAN相比GAN只改了四點： 判別器最后一層去掉sigmoid 生成器和判別器的loss不取對數 每次更新把判別器參數的絕對值按閾值截斷 使用RMSProp或者SGD優化器 往期精彩回顧適合初學者入門人工智能的路線及資料下載機器學習及深度學習筆記等資料打印機器學習在線手冊深度學習筆記專輯《統計學習方法》的代碼復現專輯 AI基礎下載機器學習的數學基礎專輯 獲取本站知識星球優惠券，復制鏈接直接打開： https://t.zsxq.com/qFiUFMV 本站qq群704220115。加入微信群請掃碼：

總結

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