过去的一周是“人工智障，深度算命”的一周
写在前面： 刚刚向老板大大提交了一份实验报告。把里面的调参经验拎出来备份一下。
作 者： 月牙眼的楼下小黑
联 系： zhanglf_tmac (Wechat)
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1. The influence of batch_size
要复现一篇 未开源 的论文， 文中 未给出 batchsize的大小， 我以 128 为界，进行尝试，图1 是 batch_size = 32, 64 , 128, 200, 250 的 train_val loss 曲线：
图1 ： batch_size 对网络训练的影响
不同大小的 batch_size对网络 train_loss 和 val_loss 的最终收敛值影响甚微。但是收敛速度差异较大。注意，虽然 batchsize 越小，收敛位置越靠前，但是在实际工程应用中，batch_size 越小，在一个 epoch 中前传反传的次数越多，实际收敛时间反而延长。从实验结果看，batch_size越大越好 ， 但是 batch_size 越大，占用 gpu资源越多，并且 论文中多次提到 gpu资源受限。所以综合考虑收敛质量、收敛速度、实验条件， batch_size 选为 128.
2. A STUPID MISTAKE
介绍一下后文中多次提到的两个术语：
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离线 数据增强： 数据增强在整个训练开始前完成，比如水平翻转，数据集大小会扩增到原来的两倍。
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在线 数据增强： 数据增强在训练过程中进行，在将一个
batch的数据送入网络前， 在这个batch上执行变换。
画了一个示意图，见图(a): 离线数据增强，（b）在线数据增强。
(a）off_line data agumentation training 示意图（本人绘制）
(b）on_line data agumentation training示意图（本人绘制）
这个星期我花了四整天的时间解决碰到的一个 “难题”：
一个简单的 离线数据增强（翻转）后，网络提前收敛在一个高 loss 的点， 如图 2 所示：
图2： 我捣鼓了四天的 “问题”： 一个简单的离线数据增强（翻转）后，网络收敛在高loss点（可以形象地称之为高原点）
我凭 直觉 分析了一下几个原因，跑了 30 多个实验：
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原因： 网络收敛在 鞍点， 策略： 减小
batchsize， 结果： 没有解决，但是batch size设得极小时（比如8）， 结果有改善。 -
原因： 数据增强的比例太高了，网络欠拟合了, 策略： 逐步降低增强比例， 结果：毫无卵用
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原因： 增强样本和原始样本的学习顺序对网络优化有影响， 策略： 改为在线增强， 结果：毫无改进
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原因： 网络的表达能力不够，loss 设计不够合理。
到了最后一步时，我已经准备动身去中区寻找师兄的帮助了。 但是我把数据增强函数设置为空函数体后再跑了一次实验， 发现结果依然不变！！！ 我仔细查看代码，终于发现自己犯了一个愚蠢的错误：优化器选错了，我不知什么时候把原先的adam换成了SGD, 因为 adam 会动态调整 learning rate, 所以我一直没有去调整这个learning rate这个超参。事实上造成这种 假收敛的原因是： 网络在一个局部最小点来回震荡， 策略： 猛降 learning rate。
3. Data augmentation
比较了多种数据增强方式对减轻网络过拟合的效果：
图4（a）复现结果：训练集Loss 曲线
图4（b）： 复现结果：验证集 loss 曲线
4. Analysis
涉及 idea, 略。
