一、假如訓(xùn)練集表現(xiàn)不好

1.嘗試新的激活函數(shù)

ReLU：Rectified Linear Unit

圖像如下圖所示：當(dāng)z<0時(shí)，a = 0, 當(dāng)z>0時(shí)，a = z，也就是說(shuō)這個(gè)激活函數(shù)是對(duì)輸入進(jìn)行線(xiàn)性轉(zhuǎn)換。使用這個(gè)激活函數(shù)，由于有0的存在，計(jì)算之后會(huì)刪除掉一些神經(jīng)元，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變窄。

該函數(shù)也有其他變體，如下圖所示，主要是對(duì)于z小于0的時(shí)候，對(duì)應(yīng)

Maxout：以上幾種函數(shù)的一般形式

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是誰(shuí)大輸出誰(shuí)，通過(guò)Maxout可以自己學(xué)習(xí)激活函數(shù)。當(dāng)給出的參數(shù)不同的時(shí)候，可以得到上面所描述的各類(lèi)函數(shù)。如下圖所示，當(dāng)輸入給1個(gè)計(jì)算單元時(shí)，得到藍(lán)色的線(xiàn)，假如第二個(gè)計(jì)算單元參數(shù)均為0，則是X軸上的一條線(xiàn)，那么在這兩個(gè)之中取大的那個(gè)，就是ReLU；當(dāng)?shù)诙€(gè)計(jì)算單元參數(shù)不為0的時(shí)候，就可以得到其他形式的結(jié)果。

2.自適應(yīng)學(xué)習(xí)率

①Adagrad

Adagrad是使用前面的梯度進(jìn)行平方和再開(kāi)方，作為計(jì)算梯度時(shí)系數(shù)的一部分。

②RMSProp

是Adagrad的進(jìn)階版，在A(yíng)dagrad中，是使用了前面所有的梯度平方和再開(kāi)方，這個(gè)系數(shù)中沒(méi)有考慮當(dāng)前的梯度。在RMSProp中，是考慮了現(xiàn)在的梯度，也對(duì)其進(jìn)行平方，并對(duì)兩項(xiàng)進(jìn)行一個(gè)權(quán)重的分配。

③ Momentum

加入動(dòng)量的梯度下降

下圖中，v就是上一次的方向。在計(jì)算本次方向的時(shí)候，加入lambda倍的上一次的方向。其實(shí)v就是過(guò)去算出來(lái)的所有的梯度的總和。

④Adam

將RMSProp和Momentum結(jié)合

二、在測(cè)試集上效果不好

1.提前停止

通過(guò)交叉驗(yàn)證集，提前停止訓(xùn)練

2.正則化

和其他的算法正則化方式一致，有L1和L2正則，此處不再詳細(xì)描述。

3.Dropout

每次訓(xùn)練的時(shí)候，都以p%的幾率去掉一些神經(jīng)元以及輸入值。得到如下圖所示的更瘦一些的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。直接去訓(xùn)練這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。下一次訓(xùn)練的時(shí)候，對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)重新進(jìn)行采樣。（類(lèi)似于隨機(jī)森林）

在測(cè)試的時(shí)候不進(jìn)行dropout，如果訓(xùn)練的時(shí)候的dropout幾率是p%，那么在測(cè)試集上，所有的權(quán)重都乘上(1-p)%

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