机器学习模型训练时候tricks

1. 当训练集的效果（准确率）上不去，和贝叶斯估计（人的表现）存在一定差距的时候：（1）增加模型的复杂度。或者直接多加几层。（2）现在目前效果非常好的一些模型：resnet，inception等。（3）重新选择优化函 数：AdamOptimizer，MomentumOptimizer，RMSPropOptimizer等等。

2. 训练集效果表现好，测试集效果表现不好：（1）增加训练样本的数量。（2）正则化：L2范数，dropout等

（dropout原理是什么呢？使随机使神经元失活，相当于把一个复杂的模型拆分开，测试后时候凑到一起，

集成学习的思想，又刹不住闸了。。。）。（3）还要观察训练样本和测试样本的分布是否一致。

3. 还有像样本预处理：（1）归一化：img/255.0，img-0.5,img*2，将数据转化为[-1,1].

（2）减去均值除以方差。（3）减去样本各通道的均值。

4. 还有loss的选择啊，多标签单分类适合用softmax_cross_entropy（对于多标签多分类的要用多个softmax），

多标签多分类常用sigmoid_cross_entropy。

5. data augmentation

6. 还要注意BN的使用，学习率的选择，batch_size的大小。

（编辑：李大同）

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