概述
圈圈
1. relu：用极简的方式实现非线性激活，还缓解了梯度消失
x = max(x, 0)
2. normalization：提高网络训练稳定性
x = (x - x.mean()) / x.std()
3. gradient clipping：直击靶心 避免梯度爆炸hhh
grad [grad > THRESHOLD] = THRESHOLD # THRESHOLD是设定的最大梯度阈值
4. dropout：随机丢弃，抑制过拟合，提高模型鲁棒性
x = torch.nn.functional.dropout(x, p=p, training=training) # 哈哈哈调皮了，因为实际dropout还有很多其他操作
# 不够仅丢弃这一步确实可以一行搞定
x = x * np.random.binomial(n=1, p=p, size=x.shape) # 这里p是想保留的概率，上面那是丢弃的概率
5. skip connection（residual learning）：提供恒等映射的能力，保证模型不会因网络变深而退化
F(x) = F(x) + x
6. focal loss：用预测概率对不同类别的loss进行加权，缓解类别不平衡问题
loss = -np.log(p) # 原始交叉熵损失， p是模型预测的真实类别的概率，
loss = (1-p)**GAMMA * loss # GAMMA是调制系数
7. attention mechanism：用query和原始特征的相似度对原始特征进行加权，关注想要的信息
attn = torch.softmax(torch.matmul(q, k), dim) #用Transformer里KQV那套范式为例
v = torch.matmul(attn, v)
8. subword embedding（char或char ngram）：基本解决OOV(out of vocabulary)问题、分词问题。这个对encode应该比较有效，但对decode不太友好
x = [char for char in sentence] # char-level
Smarter
前面两位高赞的回答的很好了，我就补充一下自己知道的。尽量避开优化器、激活函数、数据增强等改进。。
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
每隔一段时间重启学习率，这样在单位时间内能收敛到多个局部最小值，可以得到很多个模型做集成。
#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_MINWithout Flooding -> With Flooding
Do We Need Zero Training Loss After Achieving Zero Training Error?
Flooding方法：当training loss大于一个阈值时，进行正常的梯度下降；当training loss低于阈值时，会反过来进行梯度上升，让training loss保持在一个阈值附近，让模型持续进行“random walk”，并期望模型能被优化到一个平坦的损失区域，这样发现test loss进行了double decent！
flood = (loss - b).abs() + bImage classification
VGGNet -> ResNet
Deep Residual Learning for Image Recognition
ResNet相比于VGGNet多了一个skip connect，网络优化变的更加容易
H(x) = F(x) + xBN -> GN
Group Normalization
在小batch size下BN掉点严重，而GN更加鲁棒，性能稳定。
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将hard label转变成soft label，使网络优化更加平滑。
targets = (1 - label_smooth) * targets + label_smooth / num_classesMobileNet -> ShuffleNet
ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices
将组卷积的输出feature map的通道顺序打乱，增加不同组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将重叠率大于设定阈值的框分类置信度降低，而不是直接置为0，可以增加召回率。
#以线性降低分类置信度为例
if iou > threshold:
weight = 1 - iouCE Loss -> Focal Loss
Focal Loss for Dense Object Detection
Focal loss对CE loss增加了一个调制系数来降低容易样本的权重值，使得训练过程更加关注困难样本。
loss = -np.log(p) # 原始交叉熵损失， p是模型预测的真实类别的概率，
loss = (1-p)**GAMMA * loss # GAMMA是调制系数IOU -> GIOU
Generalized Interp over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box Regression
GIOU loss避免了IOU loss中两个bbox不重合时Loss为0的情况，解决了IOU loss对物体大小敏感的问题。
#area_C闭包面积，add_area并集面积
end_area = (area_C - add_area)/area_C #闭包区域中不属于两个框的区域占闭包区域的比重
giou = iou - end_areaHard Negative Mining -> OHEM
Training Region-based Object Detectors with Online Hard Example Mining
OHEM通过选择损失较大的候选ROI进行梯度更新解决类别不平衡问题。
#只对难样本产生的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
每次从粗粒度预测出来的mask中选择TopN个最不确定的位置进行细粒度预测，以非常的少的计算代价下获得巨大的性能提升。
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
类别预测的判别性与多样性同时指向矩阵的核范数，可以通过最大化矩阵核范数（BNM）来提升预测的性能。
L_BNM = -torch.norm(X,'nuc')GAN
GAN -> Wasserstein GAN
Wasserstein GAN
WGAN引入了Wasserstein距离，既解决了GAN训练不稳定的问题，也提供了一个可靠的训练进程指标，而且该指标确实与生成样本的质量高度相关。
Wasserstein GAN相比GAN只改了四点：
判别器最后一层去掉sigmoid
生成器和判别器的loss不取对数
每次更新把判别器参数的绝对值按阈值截断
使用RMSProp或者SGD优化器
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