深度学习模型训练和关键参数调优详解
针对特定场景任务从模型选择、模型训练、超参优化、效果展示这四个方面进行模型开发。
一、模型选择
从任务类型出发，选择最合适的模型。
1.回归任务
从使用Numpy推导，到使用深度学习框架，一步步走进最简单的回归任务：当人工智能邂逅蓝桥杯算法题，会擦出怎样的火花？
人脸关键点检测
68点的人脸关键点检测：
1-17：人脸的下轮廓
18-27：眉毛
28-36： 鼻子
37-48：眼睛
49-68：嘴巴
人脸关键点检测任务中，输出为 人脸关键点的数量x2，即每个人脸关键点的横坐标与纵坐标。在模型组网时，主要使用2个模块，分别是Inception模块和空间注意力模块。增加空间注意力模块是为了提高模型效果。
目标要求（既要准确又要速度）
??在模型组网时，主要使用2个模块，分别是Inception模块和空间注意力模块。增加空间注意力模块是为了提高模型效果。
Inception模块：
??GoogLeNet是由Inception模块进行组成的，GoogLeNet采用了模块化的结构，因此修改网络结构时非常简单方便。以增加网络深度和宽度的同时减少参数。
代码部分：
import paddle
import paddle.nn as nn
GoogLeNet加BN层加速模型收敛
class Inception(nn.Layer): # 定义Inception块（Inception v1）
def init(self,c1, c2, c3, c4):
super(Inception, self).init()
self.relu = nn.ReLU()
self.p1_1 = nn.Conv2D(c1[0], c1[1], 1)
self.p2_1 = nn.Conv2D(c1[0], c2[0], 1)
self.p2_2 = nn.Conv2D(c2[0], c2[1], 3, padding=1)
self.p3_1 = nn.Conv2D(c1[0], c3[0], 1)
self.p3_2 = nn.Conv2D(c3[0], c3[1], 5, padding=2)
self.p4_1 = nn.MaxPool2D(kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.p4_2 = nn.Conv2D(c1[0], c4, 1)
def forward(self, x):
p1 = self.relu(self.p1_1(x))
p2 = self.relu(self.p2_2(self.p2_1(x)))
p3 = self.relu(self.p3_2(self.p3_1(x)))
p4 = self.relu(self.p4_2(self.p4_1(x)))
return paddle.concat([p1, p2, p3, p4], axis=1)
空间注意力模块
?? 空间注意力聚焦在“哪里”是最具信息量的部分，比如，图像中的某一个图像区域，随着任务的变化，注意力区域往往会发生变化。计算空间注意力的方法是沿着通道轴应用平均池化和最大池操作，然后将它们连接起来生成一个有效的特征描述符。
代码部分：
import paddle
import paddle.nn as nn
空间注意力机制
class SAM_Module(nn.Layer):
def init(self):
super(SAM_Module, self).init()
self.conv_after_concat = nn.Conv2D(in_channels=2, out_channels=1, kernel_size=7, stride=1, padding=3)
self.sigmoid_spatial = nn.Sigmoid()
def forward(self, x):
# Spatial Attention Module
module_input = x
avg = paddle.mean(x, axis=1, keepdim=True)
mx = paddle.argmax(x, axis=1, keepdim=True)
mx = paddle.cast(mx, ‘float32’)
x = paddle.concat([avg, mx], axis=1)
x = self.conv_after_concat(x)
x = self.sigmoid_spatial(x)
x = module_input * x
return x
2.分类任务
??CIFAR-10数据集也是分类任务中一个非常经典的数据集，在科研中，常常使用CIFAR数据集评估算法的性能。
在MLP中，最核心的部分就是空间选通单元(Spatial Gating Unit, SGU)，它的结构如下图所示：
代码部分：
import paddle
import paddle.nn as nn
class SpatialGatingUnit(nn.Layer):
def init(self, dim, dim_seq, act = None):
super(SpatialGatingUnit, self).init()
dim_out = dim // 2
self.norm = nn.LayerNorm(normalized_shape = dim_out)
self.proj = nn.Conv1D(in_channels = dim_seq, out_channels = dim_seq, kernel_size = 1)
self.act = act
def forward(self, x):
res, gate = paddle.chunk(x, 2, axis=-1)
gate = self.norm(gate)
gate = self.proj(gate.transpose((0, 2, 1)))
if self.act:
gate = self.act(gate)
y = gate * res.transpose((0, 2, 1))
y = y.transpose((0, 2, 1))
return y
3.场景任务
目标检测
?? 基于PaddleX的YOLOv3模型快速实现昆虫检测。
人像分割
?? 基于PaddleX核心分割模型 Deeplabv3+Xcetion65 & HRNet_w18_small_v1 实现人像分割，PaddleX提供了人像分割的预训练模型，可直接使用，当然也可以根据自己的数据做微调。
文字识别
??基于chinese_ocr_db_crnn_mobile实现文字识别，识别图片当中的汉字，该Module是一个超轻量级中文OCR模型，支持直接预测。
总结
??根据自己任务场景需求选择相应模型，对应文档进行微调与配置。
??
PaddleX简介：PaddleX是飞桨全流程开发工具，集飞桨核心框架、模型库、工具及组件等深度学习开发所需全部能力于一身，打通深度学习开发全流程，并提供简明易懂的Python API，方便用户根据实际生产需求进行直接调用或二次开发，为开发者提供飞桨全流程开发的最佳实践。
二、 模型训练
基础：神经网络梯度下降
基于高层API训练模型
??通过Model.prepare接口来对训练进行提前的配置准备工作，包括设置模型优化器，Loss计算方法，精度计算方法等。
代码部分：
import paddle
使用paddle.Model完成模型的封装
代码部分：
model = paddle.Model(Net)
为模型训练做准备，设置优化器，损失函数和精度计算方式
代码部分：
model.prepare(optimizer=paddle.optimizer.Adam(parameters=model.parameters()),
loss=paddle.nn.CrossEntropyLoss(),
metrics=paddle.metric.Accuracy())
调用fit()接口来启动训练过程
代码部分：
model.fit(train_dataset,
epochs=1,
batch_size=64,
verbose=1)
加载数据集
论文里将gMLP应用到ImageNet上的图像分类任务中，而不使用额外的数据，从而在视觉领域检查gMLP。但是ImageNet数据集较大，为了节省时间，这里使用Cifar10进行验证。
代码部分：
mport paddle.vision as vision
import paddle
import paddle.vision.transforms as transforms
from paddle.vision.transforms import Normalize
normalize = transforms.Normalize(
[0.4914255, 0.4822255, 0.4465255], [0.2023255, 0.1994255, 0.2010255])
trainTransforms = transforms.Compose([
transforms.RandomCrop(32, padding=4),
transforms.RandomHorizontalFlip(),
transforms.Transpose(),
normalize
])
testTransforms = transforms.Compose([
transforms.Transpose(),
normalize
])
trainset = vision.datasets.Cifar10(mode=‘train’, transform=trainTransforms)
trainloader = paddle.io.DataLoader(trainset, batch_size=128, num_workers=0, shuffle=True)
testset = vision.datasets.Cifar10(mode=‘test’, transform=testTransforms)
testloader = paddle.io.DataLoader(testset, batch_size=128, num_workers=0, shuffle=True)
模型封装
以使用paddle.Model完成模型的封装，将网络结构组合成一个可快速使用高层API进行训练和预测的对象。代码如下：
model = paddle.Model(gmlp_vision)
1
训练参数配置
用paddle.Model完成模型的封装后，在训练前，需要对模型进行配置，通过Model.prepare接口来对训练进行提前的配置准备工作，包括设置模型优化器，Loss计算方法，精度计算方法等。
调用飞桨框架的VisualDL模块，保存信息到目录中。
代码部分：
callback = paddle.callbacks.VisualDL(log_dir=‘gMLP_log_dir’)
def create_optim(parameters):
step_each_epoch = len(trainloader) // 128
lr = paddle.optimizer.lr.CosineAnnealingDecay(learning_rate=0.25,
T_max=step_each_epoch * 120)
return paddle.optimizer.Adam(learning_rate=lr,
parameters=parameters,
weight_decay=paddle.regularizer.L2Decay(3e-4))
model.prepare(create_optim(model.parameters()), # 优化器
paddle.nn.CrossEntropyLoss(), # 损失函数
paddle.metric.Accuracy(topk=(1, 5))) # 评估指标
模型训练
做好模型训练的前期准备工作后，调用fit()接口来启动训练过程，需要指定至少3个关键参数：训练数据集，训练轮次和单次训练数据批次大小。
代码部分：
model.fit(trainloader,
testloader,
epochs=120,
eval_freq=2,
shuffle=True,
save_dir=‘gMLP_case1_chk_points/’,
save_freq=20,
batch_size=128,
callbacks=callback,
verbose=1)
2.使用PaddleX训练模型
YOLOv3模型的训练接口示例，函数内置了piecewise学习率衰减策略和momentum优化器。
代码部分：
model.train(
num_epochs=270,
train_dataset=train_dataset,
train_batch_size=8,
eval_dataset=eval_dataset,
learning_rate=0.000125,
lr_decay_epochs=[210, 240],
save_dir=‘output/yolov3_darknet53’,
use_vdl=True)
配置数据集
代码部分：
from paddlex.det import transforms
import paddlex as pdx
下载和解压昆虫检测数据集
代码部分：
insect_dataset = ‘https://bj.bcebos.com/paddlex/datasets/insect_det.tar.gz’
pdx.utils.download_and_decompress(insect_dataset, path=’./’)
定义训练和验证时的transforms
API说明 https://paddlex.readthedocs.io/zh_CN/develop/apis/transforms/det_transforms.html
代码部分：
train_transforms = transforms.Compose([
transforms.MixupImage(mixup_epoch=250), transforms.RandomDistort(),
transforms.RandomExpand(), transforms.RandomCrop(), transforms.Resize(
target_size=608, interp=‘RANDOM’), transforms.RandomHorizontalFlip(),
transforms.Normalize()
])
eval_transforms = transforms.Compose([
transforms.Resize(
target_size=608, interp=‘CUBIC’), transforms.Normalize()
])
定义训练和验证所用的数据集
API说明：https://paddlex.readthedocs.io/zh_CN/develop/apis/datasets.html#paddlex-datasets-vocdetection
代码部分：
train_dataset = pdx.datasets.VOCDetection(
data_dir=‘insect_det’,
file_list=‘insect_det/train_list.txt’,
label_list=‘insect_det/labels.txt’,
transforms=train_transforms,
shuffle=True)
eval_dataset = pdx.datasets.VOCDetection(
data_dir=‘insect_det’,
file_list=‘insect_det/val_list.txt’,
label_list=‘insect_det/labels.txt’,
transforms=eval_transforms)
初始化模型
可使用VisualDL查看训练指标，参考https://paddlex.readthedocs.io/zh_CN/develop/train/visualdl.html
num_classes = len(train_dataset.labels)
API说明: https://paddlex.readthedocs.io/zh_CN/develop/apis/models/detection.html#paddlex-det-yolov3
model = pdx.det.YOLOv3(num_classes=num_classes, backbone=‘DarkNet53’)
三、模型训练
API说明: https://paddlex.readthedocs.io/zh_CN/develop/apis/models/detection.html#id1
各参数介绍与调整说明：https://paddlex.readthedocs.io/zh_CN/develop/appendix/parameters.html
代码部分：
model.train(
num_epochs=270,
train_dataset=train_dataset,
train_batch_size=8,
eval_dataset=eval_dataset,
learning_rate=0.000125,
lr_decay_epochs=[210, 240],
save_dir=‘output/yolov3_darknet53’,
use_vdl=True)
3.模型训练通用配置基本原则
每个输入数据的维度要保持一致，且一定要和模型输入保持一致。
配置学习率衰减策略时，训练的上限轮数一定要计算正确。
BatchSize不宜过大，太大容易内存溢出，且一般为2次幂。
四、超参优化
超参优化的基本概念概述：
??在介绍HPO之前，先对超参和HPO的概念做一个简要介绍，其定义如下：
超参数：超参通常指在算法或模型开始之前必须确定，无法在计算过程中更新的参数。如在深度学习中的优化器、迭代次数、激活函数、学习率等；在运筹优化算法中的编码方式、迭代次数、目标权重、用户偏好等，另外算法类型可作为更高层面的一种超参。
超参优化：超参数优化是指不是依赖人工调参，而是通过一定算法找出优化算法/机器学习/深度学习中最优/次优超参数的一类方法。HPO的本质是生成多组超参数，一次次地去训练，根据获取到的评价指标等调节再生成超参数组再训练。
平时在各个系统中我们通常接触参数较多，从上面的定义中可以看出，超参这个概念是相对参数提出来的。在某些领域其参数也满足上述的超参定义，广义上讲也可以纳入超参的定义中，如遗传算法（Genetic Algorithm， GA）中的种群数量，控制器的控制参数等。
而HPO是在超参空间中的搜索算法，优化的结果是模型/算法的一组超参，这组超参在我们的数据集上取得了最优的效果。值得一提的是HPO通常是一种黑盒优化。
2.手动调整超参数的四大方法
??使用某一网络时，最好在已经出现的论文中证明过，然后在此基础上，调参，优化。但存在领域不同，所表现的效果不好，所以需要随之改变。
??注意：目前不存在?种通用的关于正确策略的共同认知，这也是超参数调节的"玄学"之处
使用提前停止来确定训练的迭代次数
方法：做一个判断，满足条件时退出循环,终止训练：
代码部分：
for epoch in range(MAX_EPOCH):
// 训练代码
print(’{}[TRAIN]epoch {}, iter {}, output loss: {}’.format(timestring, epoch, i, loss.numpy()))
if ():
break
model.train()
重点：
分类准确率不再提升
??我们需要再明确?下什么叫做分类准确率不再提升，这样方可实现提前停止。
??分类准确率在整体趋势下降的时候仍旧会抖动或者震荡。如果在准确度刚开始下降的时候就停止，那么肯定会错过更好的选择。
??所以?种不错的解决方案是如果分类准确率在?段时间内不再提升的时候终止。当然这块用loss也是可以的，loss也是一个评判标准。
loss降到一个想要的范围时
??因为网络有时候会在很长时间内于?个特定的分类准确率附近形成平缓的局面，然后才会有提升。如果想获得相当好的性能，
??第一种方案（分类准确率不再提升时）的规则可能就会太过激进了 —— 停止得太草率。
??第二方案（loss降到一个想要的范围时）能很好地解决这一问题，但随之而来的问题就是不知不觉地又多了一个超参数，实际应用上，这个用于条件判断的loss值的选择也很困难。
让学习率从高逐渐降低
??一般我们都将学习速率设置为常量。然而，如果采用采用可变的学习速率更加有效。
??学习率设置中，学习率设置的过低，在训练的前期，训练速度会非常慢；而学习率设置地过高，在训练的后期，又会产生震荡，降低模型的精度：
??所以最好是在前期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。
???种自然的观点是使用提前终止的想法。就是保持学习速率为?个常量直到验证准确率开始变差，然后按照某个量下降学习速率。我们重复此过程若干次，直到学习速率是初始值的 1/1024（或者1/1000）,然后终止训练。
宽泛策略
宽泛策略可当作是一种对于网络的简单初始化和一种监控策略，这样可以更加快速地实验其他的超参数，或者甚至接近同步地进行不同参数的组合的评比。
??下面的方法能给你带来某些不一样的启发:
通过简化网络来加速实验进行更有意义的学习
通过更加频繁的监控验证准确率来获得反馈
五、效果展示
1.可视化输入与输出
??直接可视化输入与输出是最直接的方法。将输入图片与预测输出图片进行可视化比对。
2.巧用VisualDL
??VisualDL可视化流程
创建日志文件：
*为了快速找到最佳超参，训练9个不同组合的超参实验，创建方式均相同如下：
writer = LogWriter("./log/lenet/run1")
1
训练前记录每组实验的超参数名称和数值，且记录想要展示的模型指标名称
writer.add_hparams({‘learning rate’:0.0001, ‘batch size’:64, ‘optimizer’:‘Adam’}, [‘train/loss’, ‘train/acc’])
1
注意：这里记录的想要展示的模型指标为’train/loss’和 ‘train/acc’，后续切记需要用add_scalar接口记录对应数值
训练过程中插入作图语句，记录accuracy和loss的变化趋势，同时将展示于Scalar和HyperParameters两个界面中：
writer.add_scalar(tag=“train/loss”, step=step, value=cost)
writer.add_scalar(tag=“train/acc”, step=step, value=accuracy)
记录每一批次中的第一张图片：
img = np.reshape(batch[0][0], [28, 28, 1]) * 255
writer.add_image(tag=“train/input”, step=step, img=img)
记录训练过程中每一层网络权重（weight）、偏差（bias）的变化趋势：
writer.add_histogram(tag=‘train/{}’.format(param), step=step, values=values)
1
记录分类效果–precision & recall曲线：
writer.add_pr_curve(tag=‘train/class_{}_pr_curve’.format(i),
labels=label_i,
predictions=prediction_i,
step=step,
num_thresholds=20)
writer.add_roc_curve(tag=‘train/class_{}_pr_curve’.format(i),
labels=label_i,
predictions=prediction_i,
step=step,
num_thresholds=20)
保存模型结构：
fluid.io.save_inference_model(dirname=’./model’, feeded_var_names=[‘img’],target_vars=[predictions], executor=exe)
1
3.权重可视化
InterpretDL源码：https://github.com/PaddlePaddle/InterpretDL