正文
那么可视化网络就不重要了?
非常重要, 但是不在训练这块, 而是帮助理解网络的原理这块. 理解网络原理后, 你才能在设计结构的时候心里有感觉(只是有感觉而已), 网络出了问题, 或者在某些情况下不满意, 有更好的直觉去调整.(没错, 只是直觉, 虽然有些情况下的调整从网络原理来看逻辑上应该可以工作, 但是人家就是不工作, 你能咬机器去么?)
那么怎样训练一个不错的网络呢?
这是一个很好的链接, 说明了如何从零开始不断的trial-and-error(其实这里面没遇到什么error):Using convolutional neural nets to detect facial keypoints tutorial
（链接网址：http://suo.im/533arJ）
对于调参我自己的经验, 有下面这些:
基本原则:快速试错
一些大的注意事项:
1.刚开始, 先上小规模数据, 模型往大了放, 只要不爆显存, 能用256个filter你就别用128个. 直接奔着过拟合去. 没错, 就是训练过拟合网络, 连测试集验证集这些都可以不用.
为什么?
你要验证自己的训练脚本的流程对不对. 这一步小数据量, 生成速度快, 但是所有的脚本都是和未来大规模训练一致的(除了少跑点循环)
如果小数据量下, 你这么粗暴的大网络奔着过拟合去都没效果. 那么, 你要开始反思自己了, 模型的输入输出是不是有问题? 要不要检查自己的代码(永远不要怀疑工具库, 除非你动过代码)? 模型解决的问题定义是不是有问题? 你对应用场景的理解是不是有错? 不要怀疑NN的能力, 不要怀疑NN的能力, 不要怀疑NN的能力. 就我们调参狗能遇到的问题, NN没法拟合的, 这概率是有多小?
你可以不这么做, 但是等你数据准备了两天, 结果发现有问题要重新生成的时候, 你这周时间就酱油了.
2. Loss设计要合理.
