前言

最近看了一本书《TensorFlow 实战google深度学习框架》，其中里面的在第6章中的6.5.2这个小结中，里面有这样的一个代码（具体我就不贴了），总之就是先通过图片数据输入成一个.npy文件，然后通过这个npy文件来输入到模型中。其实这种方法可以针对一些特别小型的数据集，比如只有几千张图片或者是一些文本数据，但是中大型的数据集不行了。
试想一个场景，假如模型的输入大小是（299,299,3)，将其转为numpy的float数据，一个float是4字节，那4x299x299x3=1027812个字节，大概就是1M大小，而例子中有大约4000张照片,大概就占了4g内存，而且由于python或者别的一些程序占用，我按照例子发现永远会报内存错误。
我觉得这个例子很不好，所以想通过这个例子来实现自己的方法后，做了一些超参数调优的一些总结

一、数据预处理

1、图片数据预处理，通过opencv或者框架自带的方法读取图片，并做归一化处理（除以255）
2、一个批次一个批次的读入数据，而不是将数据一口气读进来（会爆内存）
3、mini batch的训练方法的batch_size根据32、64、128这种增幅来（一般就这三个，太大了会容易爆内存且训练缓慢）
4、mini batch的batch_size越大，梯度下降震荡约小，但是计算代价越大，batch_size越小则反之

二、关于学习率

1、初始学习率选0.001，epochs选30，根据每一个epochs ，损失值的下降情况调整学习率
2、loss没有下降或者到达一个比例之后不再下降，说明模型错误或者是学习率太大，可以10倍的调整，如0.001调为0.01
3、loss下降太慢，可以加大学习率

三、关于dropout

1、在迁移学习中，Dropout非常重要，我们通常是根据imagenet来做视觉上的迁移，这份数据集的种类及数量非常多，说明框架学习到的特征也非常多，所以要调加dropout丢弃一些特征防止过拟合
2、dropout通常在fc层调加，数值在0.3-0.8之间，我通常选0.5然后根据模型去调整
3、dropout比例太大，loss达到一定数值后不再收敛，那么要调小比例，dropout太小，对过拟合没太多影响
4、dropout的比例还是根据框架的文档来调整，如inception v3 的dropout是0.8，还是要参考别人的超参数去调整

四、关于权重正则化

1、L1正则化使weights更趋向于0，L2正则化使weights更趋向一个小一点的数值，这意味着L1比L2更容易将模型学到的特征忽略，通常用L2去调整。也是在fc成去调加
2、正则化系数通常选0.001，然后根据模型去调整，也是10倍数去调整
3、系数太大，参数不容易收敛，系数太小没有太多影响，和dropout的数值同理
4、dropout和l2在同一层上别混用，不然会很难训练模型

五、keras的数据增强–图像生成

有时数据量太小，是非常非常难调整合适的超参数的，因此图片有种非常好的方式是数据增强，意思就是通过图片的旋转变换等来人工扩充一些数据集，一下是keras的实现代码片段。更加详细可以去参阅一些文档。

# 训练集上做数据增强
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255, rotation_range=40, width_shift_range=0.2, height_shift_range=0.2, 
                                   shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True, fill_mode='nearest')
# 测试集和验证集不做，因为没什么意义
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
# 自动从文件夹读取批次和生成图片
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(train_dir, target_size=(299, 299), batch_size=32, class_mode='categorical')
validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(validation_dir, target_size=(299, 299), batch_size=32, class_mode='categorical')
test_generator = test_datagen.flow_from_directory(test_dir, target_size=(299, 299), batch_size=32, class_mode='categorical')

总结

开头的文章中的例子通过一些玄学调参，可以达到90%左右的正确率，我将代码放在我的github https://github.com/Wangzg123/KerasDeepLearningDemo 上，可以去查阅看看