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
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2x = max(x, 0)
2. normalization:提高网络训练稳定性
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2x = (x - x.mean()) / x.std()
3. gradient clipping:直击靶心 避免梯度爆炸hhh
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2grad [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
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4x = 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
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2F(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
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3loss = -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
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3attn = 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
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2x = [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。
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2#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: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!
1flood = (loss - b).abs() + b
Image 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
1H(x) = F(x) + x
BN -> GN
Group Normalization

在小batch size下BN掉点严重,而GN更加鲁棒,性能稳定。
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4x = 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。
1targets = (1 - label_smooth) * targets + label_smooth / num_classes
MobileNet -> 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。
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4channels_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。
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3#以线性降低分类置信度为例 if iou > threshold: weight = 1 - iou
CE 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。
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2loss = -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。
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3#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_area
Hard 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。
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3#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。
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4points = 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。
1L_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。
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5Wasserstein 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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最后
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