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- 微信公众号 [计算机视觉战队] 的 Edison_G回答
1、数据集的准备：
必须要保证大量、高质量且带有准确标签的数据，没有该条件的数据，训练学习很困难的（但是最近我看了以为作者写的一篇文章，说明不一定需要大量数据集，也可以训练的很好，有空和大家来分享其思想---很厉害的想法）；
2、数据预处理：
这个不多说，就是0均值和1方差化，其实还有很多方法；
3、Minibatch：
这个有时候还要根据你的硬件设备而定，一般建议用128,8这组，但是128,1也很好，只是效率会非常慢，注意的是：千万不要用过大的数值，否则很容易过拟合；
4、梯度归一化：
其实就是计算出来梯度之后，要除以Minibatch的数量，这个可以通过阅读源码得知（我之前有写过SGD）；
5、学习率：
① 一般都会有默认的学习率，但是刚开始还是用一般的去学习，然后逐渐的减小它；
② 一个建议值是0.1，适用于很多NN的问题，一般倾向于小一点；但是如果对于的大数据，何凯明老师也说过，要把学习率调到很小，他说0.00001都不为过（如果记得不错，应该是这么说的）；
③ 一个对于调度学习率的建议：如果在验证集上性能不再增加就让学习率除以2或者5，然后继续，学习率会一直变得很小，到最后就可以停止训练了；
④ 很多人用的一个设计学习率的原则就是监测一个比率（每次更新梯度的norm除以当前weight的norm），如果这个比率在10e-3附近，且小于这个值，学习会很慢，如果大于这个值，那么学习很不稳定，由此会带来学习失败。
6、验证集的使用：
使用验证集，可以知道什么时候开始降低学习率和什么时候停止训练；
7、weight初始化：
① 如果你不想繁琐的话，直接用0.02*randn(num_params)来初始化，当然别的值也可以去尝试；
② 如果上面那个建议不太好使，那么就依次初始化每一个weight矩阵用init_scale / sqrt(layer_width) * randn，init_scale可以被设置为0.1或者1；
③ 初始化参数对结果的影响至关重要，要引起重视；
④ 在深度网络中，随机初始化权重，使用SGD的话一般处理的都不好，这是因为初始化的权重太小了。这种情况下对于浅层网络有效，但是当足够深的时候就不行，因为weight更新的时候，是靠很多weight相乘的，越乘越小，类似梯度消失的意思。
8、RNN&&LSTM（这方面没有深入了解，借用别人的意思）：
如果训练RNN或者LSTM，务必保证gradient的norm被约束在15或者5（前提还是要先归一化gradient），这一点在RNN和LSTM中很重要；
9、梯度检查：
检查下梯度，如果是你自己计算的梯度；如果使用LSTM来解决长时依赖的问题，记得初始化bias的时候要大一点；
10、数据增广：
尽可能想办法多的扩增训练数据，如果使用的是图像数据，不妨对图像做一点扭转，剪切，分割等操作来扩充数据训练集合；
11、dropout：（先空着，下次我要单独详细讲解Dropout）
12、评价结果：
评价最终结果的时候，多做几次，然后平均一下他们的结果。
