作者：Slav Ivanov
文章来源：微信公众号 数据派THU
翻译：吴金笛
校对：丁楠雅
本文列举了在搭建神经网络过程中的37个易错点，并给出了解决建议。
有一个网络已经训练了12个小时。一切看起来都很好：梯度是逐渐变化的，损失在减少。但接下来的预测：都是零，所有的图像背景都没有被检测到。“我做错了什么？”——我问我的电脑，但它没有回答我。
你从哪里开始检查是否你的模型输出了垃圾（例如，预测输出了平均值，或者它的准确性真的很差)？
由于许多原因，神经网络可能不会进行训练。在许多调试过程中，我经常发现自己在做同样的检查。我把我的经验和最好的想法整理在这个便利的列表中，希望它们对你也有用。
目录
- 如何使用本指南？
- 数据集问题
- 数据规范化或增强的问题
- 实现问题
- 训练问题
1.如何使用本指南？
很多方面都可能出错。但是其中一些比其他的更有可能被防范。我通常从以下简短的清单开始，作为紧急的第一反应：
- 从一个已知适用于这类数据的简单模型开始（例如，图像的VGG）。如果可能，使用标准损失。
- 关闭所有的附加功能，例如正则化和数据增强。
- 如果对一个模型进行微调，要仔细检查预处理，因为它应该与原始模型的训练相同。
- 验证输入数据是否正确。
- 从一个非常小的数据集（2-20个样本）开始。对它进行过度拟合，并逐渐添加更多的数据。
- 开始逐步添加所有被省略的部分：增强/正则化、自定义损失函数、尝试更复杂的模型。
如果上面的步骤没有解决问题，那就根据下面的列表逐一验证。
2.数据集问题
1.检查你的输入数据
检查你向网络输入的数据是否有意义。例如，我不止一次搞混了图像的宽度和高度。有时候，我会错误地输入全0数据。或者我会一遍又一遍地使用相同的批次。因此，打印/显示几批输入和目标输出，以确保它们是正确的。
2.尝试随机输入
尝试传入随机数而不是实际数据，看看错误是否相同。如果是这样，这是一个确定的信号，说明你的网络在某个时候将数据转换为了垃圾。试着一层一层或一个操作一个操作的调试看看哪里出错了。
3. 检查数据加载程序
你的数据可能没问题，但是将输入传递到网络的代码可能会出错。在任何操作之前打印并检查第一层的输入。
4. 确保输入连接到输出
检查一些输入样本是否有正确的标签。同时确保对输入样例进行打乱的方式与输出标签的相同。
5. 输入和输出之间的关系是否过于随机？
也许与随机部分相比，输入输出关系中的非随机部分太小了（人们可能认为股价就是这样的）。即输入与输出不充分相关。没有一种通用的方法来检测这一点，因为这取决于数据的性质。
6. 数据集中是否有太多噪音？
当我从一个食品网站上抓取一个图像数据集时，这种情况发生在我身上。有很多网络无法学习的不好的标签。手动检查一批输入样本，看看标签是否正常。
截止点是有争议的，因为此文（https://arxiv.org/pdf/1412.6596.pdf）使用50％损坏的标签使MNIST的准确度达到50％以上。
7. 打乱数据集
如果你的数据集没有被打乱，并且有一个特定的顺序（按标签排序），这可能会对学习产生负面影响。打乱你的数据集以避免这种情况。确保输入和标签打的乱顺序相同。
8. 减少类别不平衡
是否每个B类图像对应1000个A类图像？那么你可能需要平衡你的损失函数或尝试其他类不平衡方法。（https://machinelearningmastery.com/tactics-to-combat-imbalanced-classes-in-your-machine-learning-dataset/）
9. 你有足够的训练样本吗？
如果你正在从零开始训练一个网络（即不是微调），你可能需要大量的数据。对于图像分类，人们认为每个类需要1000张或更多的图像。
（https://stats.stackexchange.com/questions/226672/how-few-training-examples-is-too-few-when-training-a-neural-network/226693#226693）
10. 确保你的批次中不只包含一个标签
这可能发生在排序的数据集中（即前10k个样本包含相同的类)。通过打乱数据集很容易解决。
11. 减少批量大小
此文（https://arxiv.org/abs/1609.04836）指出，批量较大会降低模型的泛化能力。
除了1。使用标准数据集（例如mnist、cifar10）
感谢@hengcherkeng:
当测试新的网络架构或编写新的代码时，首先使用标准数据集，而不是你自己的数据。这是因为这些数据集有很多参考结果，并且它们被证明是“可解的”。不存在标签噪声、训练/测试分布差异、数据集难度过大等问题。
3.数据则正则化或增强
12. 规范的功能
你是否将输入标准化为零均值和单位方差？
13. 你的数据增强太多了吗？
增强具有正则化作用。与其他形式的正则化（权重L2、dropout等）结合使用过多会导致网络不匹配。
14. 检查预训练模型的预处理
如果你使用的是预训练模型，请确保使用的规范化和预处理与训练时使用的模型相同。例如，一个图像像素是否应该在[0,1]、[- 1,1]或[0,255]范围内。
15. 检查训练/验证/测试集的预处理
CS231n指出了一个常见的陷阱：
“…任何预处理统计数据(例如数据平均值)必须只计算在训练数据上，然后应用于验证/测试数据。例如，计算平均值并从整个数据集中的每个图像减去它，然后将数据分割为训练集/验证集/测试集，这是一个错误。”
此外，检查每个样本或批次的不同预处理。
4.实现问题
16. 试着解决这个问题的简单版本
这将有助于找到问题所在。例如，如果目标输出是一个对象类和坐标，则尝试将预测限制为对象类。
17. “随机”寻找正确的损失
同样来自优秀的CS231n：使用小参数初始化，无需正则化。例如，如果我们有10个类，随机意味着我们将在10%的时间内得到正确的类，而Softmax损失是正确类的概率的对数的相反数，所以:-ln(0.1) = 2.302。
在此之后，尝试增加正则化强度，这会增加损失。
18. 检查损失函数
如果你实现了自己的损失函数，请检查它是否有错误并添加单元测试。通常情况下，我的损失值会略微不正确，并小程度的降低网络的性能。
19. 验证损失输入
如果你正在使用框架提供的损失函数，请确保传递给它的是它所期望的值。例如，在PyTorch中，我将混合NLLLoss和CrossEntropyLoss，因为前者需要一个softmax输入，而后者不需要。
20.调整损失权重
如果损失由几个较小的损失函数组成，请确保它们相对于每个损失函数的大小是正确的。这可能需要测试不同的损失权重的组合。
21. 监视其他指标
有时候，损失并不最好的预测器来判断你的网络是否在正常训练。如果可以，请使用其他指标，如准确性。
22. 测试任何自定义层
是否网络中的某一层是你自己实现的？请反复检查以确保它们按预期工作。
23. 检查“冻结”层或变量
检查是否无意中禁用了一些应该被学习的层/变量的梯度更新。
24. 增加网络的大小
也许你的网络的表现力不足以捕获目标功能。尝试在完全连接的层中添加更多层或更多隐藏单元。
25. 检查隐藏的维度错误
如果你的输入是(k, H, W) =(64, 64, 64)，那么很容易忽略与错误维度相关的错误。对输入维使用奇怪的数字（例如，每个维使用不同的素数)，并检查它们如何在网络中传播。
26. 进行梯度检查
如果你手工实现梯度下降，进行梯度检查可以确保你的反向传播能够正常工作。更多信见:
http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/DebuggingGradientChecking/
http://cs231n.github.io/neural-networks-3/#gradcheck
https://www.coursera.org/lecture/machine-learning/gradient-checking-Y3s6r
5.训练问题
27. 解决一个非常小的数据集
对一小部分数据进行过度拟合，并确保其工作正常。例如，只训练1或2个例子，看看你的网络能否学会区分这些。继续对每个类别添加更多的示例。
28. 检查权重初始化
如果不确定，请使用Xavier或He初始化。此外，你的初始化可能会导致错误的局部最小值，因此尝试不同的初始化，看看是否有帮助。
29. 更改超参数
也许你使用了一组特别糟糕的超参数。如果可行，尝试网格搜索。
30.减少正规化
过多的正则化会导致网络严重不拟合。减少正则化，如dropout、batch norm、weight/bias L2正则化等。在优秀的“程序员实践深度学习”课程中，Jeremy Howard建议首先摆脱不拟合。这意味着你要对训练数据进行充分的过拟合，然后才能解决过拟合问题。
31. 给它时间
也许你的网络在开始做出有意义的预测之前需要更长的时间来训练。如果你的损失在稳步下降，就再训练更多的时间。
32. 从训练模式切换到测试模式
有些框架具有Batch Norm、Dropout等层，其他层在训练和测试期间的行为有所不同。切换到适当的模式可能有助于你的网络正确预测。
33. 可视化训练
监视每一层的激活、权重和更新。
确保它们的大小匹配。
例如，参数更新的大小(权重和偏差)应该是1-e3。
考虑一个可视化库，比如Tensorboard和Crayon。
在紧要关头，你还可以打印权重/偏差/激活。
注意那些平均值远远大于0的层激活。尝试Batch Norm或ELUs。
Deeplearning4j指出了在权重和偏差的直方图中应该期望什么:
“对于权重，这些直方图应该在一段时间后具有近似高斯(正态)分布。对于偏差，这些直方图通常从0开始，并且通常以近似高斯分布结束(LSTM是一个例外)。注意那些发散到+/-∞的参数。注意那些非常大的偏移量。如果类别的分布非常不平衡，有时可能会在输出层中进行分类。”
检查层的更新，他们应该形成一个高斯分布。
34. 尝试不同的优化器
你选择的优化器不应该阻止你的网络进行训练，除非你选择了特别糟糕的超参数。然而，合适的任务优化器有助于在最短的时间内获得最多的训练。该论文指出你正在使用的算法应该指定优化器。如果没有，我倾向于使用Adam或带动量的普通SGD。
查看这篇由Sebastian Ruder撰写的优秀文章，了解更多关于梯度下降优化器的知识。
http://ruder.io/optimizing-gradient-descent/
35. 爆炸/消失的梯度
检查层的更新，因为非常大的值可以说明梯度爆炸。梯度剪切可能会有所帮助。
检查层激活。Deeplearning4j提供了一个很好的指导方针：“激活的良好标准偏差在0.5到2.0之间。明显超出这一范围可能意味着消失或爆炸的激活。”
36. 升高/降低学习率
低学习率将导致你的模型收敛得非常缓慢。
高学习率会在开始时迅速减少损失，但可能很难找到一个好的解决方案。
用你目前的学习速度乘以0.1或10来解决问题。
37. 克服NaN
在训练RNN时，据我所知，得到一个NaN（Non-a-Number）是一个更大的问题。一些解决方法：
降低学习速度，特别是如果你在前100次迭代中得到了NaNs。
NaNs可以由除以0，或0或负数的自然对数产生。
Russell Stewart在如何应对NaN中有很好的建议。
http://get.mysecurify.com/view/item_81593.html
试着一层一层地评估你的网络，看看NaNs出现在哪里。
我遗漏什么了吗？有什么错误吗？请在下方留言让我知道。
嗨，朋友，我是Slav，企业家和开发者。此外，我也是SaaS公司Encharge - marketing automation software的联合创始人。
原文标题：37 Reasons why your Neural Network is not working
原文链接：https://blog.slavv.com/37-reasons-why-your-neural-network-is-not-working-4020854bd607
译者简介
吴金笛，雪城大学计算机科学硕士一年级在读。迎难而上是我最舒服的状态，动心忍性，曾益我所不能。我的目标是做个早睡早起的Cool Girl。
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