晓查 发自 凹非寺
量子位 出品
已经学会深度学习，但你搭建的模型为什么还跑不动，到底哪里出了问题？
看懂了教材，一到编程调试就跪，为了寻找bug的你是否曾经手足无措？
虽然网络上深度学习的教材很多，但是手把手教你调试的技巧却不常见。
最近有人雪中送炭啦！一位来自伯克利的小哥Josh Robin分享了他的深度学习debug心得，从最简单模型开始一步步深入到复杂模型，希望能给刚上手的你一点帮助。
Josh在读博期间曾被debug折磨得很痛苦，他说自己花了大部分时间调试而不是在“有趣”的事情上。有一次，仅仅因为标签错误，Josh就整整花了一天才排查出来。
构思和写代码可能只花费10%~20%的时间，而debug和调试要消耗掉80%~90%的时间！所以这份秘籍可能比教材更常伴随着你。
为什么你的模型效果这么差？
由于深度学习模型的复杂性，按照书本知识来搭建模型，往往“理想很丰满，现实很骨感”。别人的模型都能快速达到较低的错误率，而你的模型错误率却居高不下。
别人的曲线vs你的曲线
造出这种现象的原因可以分为4大类：
1、模型实现中的bug：比如前面说过的标签错误的问题。
2、超参数选择不合适：模型对超参数很敏感，学习率太高或太低都不行。
合适的学习率才能保证较低的错误率
3、数据模型不适配：比如你要训练一个自动驾驶图像识别的模型，用ImageNet数据集来训练就不合适。
ImageNet中的图片vs自动驾驶汽车拍摄的图片
4、数据集的构造问题：没有足够数据、分类不均衡、有噪声的标签、训练集合测试集分布不同。
深度学习debug的流程策略
针对上面的问题，小哥总结出调试深度学习模型的第一要义——悲观主义。
既然消除模型中的错误很难，我们不如先从简单模型入手，然后逐渐增加模型的复杂度。
他把这个过程分为5个步骤：
从最简单模型入手；
成功搭建模型，重现结果；
分解偏差各项，逐步拟合数据；
用由粗到细随机搜索优化超参数；
如果欠拟合，就增大模型；如果过拟合，就添加数据或调整。
从简单模型开始
在这一步之前，Josh假定你已经有了初始的测试集、需要改进的单一指标、基于某种标准的模型目标性能。
首先，选择一个简单的架构。比如，你的输入是图片就选择类似LeNet的架构，输入是语言序列就选择有一个隐藏层的LSTM。
多输入模型
为了简化问题，我们从一个只有1万样本的数据集开始训练，数据的特点包括：固定数量的目标、分类、更小的图片尺寸。由此创建一个简单的合成训练集。
开始搭建深度学习模型
在搭建模型之前，Josh总结了实现（Implement）的5种最常见的bug：
错误的张量形状；预处理输入错误；损失函数错误输入；忘记设置正确的训练模型；错误的数据类型。
为了防止这些错误发生，Josh给出的建议是：尽可能减少代码的行数，使用现成的组件，然后再构建复杂的数据pipeline。
运行模型后，你可能会遇到形状不匹配、数据类型错误、内存不足等等问题。
对于第一个问题，可以在调试器中逐步完成模型创建和推理。数据类型错误是由于没有把其他类型数据转化成float32，内存不足是因为张量或者数据集太大。
评估
下面我们开始用错误率评估模型的性能。
测试集错误率 = 错误率下限 + 偏移 + 方差 + 分布偏差 + 验证集过拟合
为了处理训练集和测试集分布的偏差，我们使用两个验证数据集，一个样本来自训练集，一个样本来自测试集。
改进模型和数据
上一步中粗略搭建的模型错误率仍然相当高，我们应该如何改进？
让我们先用以下方法解决欠拟合的问题：
让模型更大（比如加入更多的层，每层中使用更多的单元）；减少正规化；错误分析；选择另一种性能更好的模型架构；调节超参数；加入更多特征。
解决欠拟合问题
首先，我们给模型加入更多的层，转换到ResNet-101，调节学习率，使训练集错误率降低到0.8%。
把训练集错误率降低到目标值以内
在出现过拟合后，我们可以增加训练集的样本量解决这个问题，把图片数量扩大到25万张。
解决过拟合问题
经历过优化参数、权重衰减、数据增强等一系列操作后，我们终于把测试错误率降低到目标值。
目标错误率
接下来我们着手解决训练集和测试集的分布偏差问题。
分析测试验证集错误率，收集或者合成更多训练数据弥补二者的偏差。比如下面的自动驾驶目标识别模型，训练完成后，让它判断图片里有没有人，常常发生错误。
分析自动驾驶数据集的分布偏差
经过分析得出，训练集缺乏夜晚场景、反光等情况。后续将在训练集中加入此类数据纠正偏差。
另一种修正错误率的方法称为领域适配，这是一种使用未标记或有限标记数据进行训练的技术。它能在源分布上进行训练，并将其推广到另一个“目标”。
超参数优化
这是调试的最后一步，我们需要选取那些更敏感的超参数，下图是模型对不同超参数的敏感性：
模型对不同超参数的敏感性
常用的超参数优化方法有：手动优化、网格搜索、随机搜索、由粗到细、贝叶斯优化。
由粗到细的随机搜索
你可以手动优化超参数，但是耗时而且需要理解算法的细节。Josh推荐的方法是由粗到细的随机搜索、贝叶斯优化。
由粗到细的随机搜索可以缩小超高性能参数的范围，缺点是由一些手动的操作。贝叶斯优化是优化超参数最有效一种无需手动干涉的方式，具体操作请参考：
https://towardsdatascience.com/a-conceptual-explanation-of-bayesian-model-based-hyperparameter-optimization-for-machine-learning-b8172278050f
最后附上本文提到的所有资源。
资源汇总
下载地址（需科学前往）：
http://josh-tobin.com/assets/pdf/troubleshooting-deep-neural-networks-01-19.pdf
或者在我们的公众号中回复debug获取。
Josh在教程最后推荐了吴恩达的《Machine Learning Yearning》，这本书能帮你诊断机器学习系统中的错误：
http://www.mlyearning.org
另外杨百翰大学也有一篇搭建和调试深度学习模型的博客：
https://pcc.cs.byu.edu/2017/10/02/practical-advice-for-building-deep-neural-networks/
— 完 —
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