1 模型训练基本步骤
进入了AI领域，学习了手写字识别等几个demo后，就会发现深度学习模型训练是十分关键和有挑战性的。选定了网络结构后，深度学习训练过程基本大同小异，一般分为如下几个步骤
- 定义算法公式，也就是神经网络的前向算法。我们一般使用现成的网络，如inceptionV4，mobilenet等。
- 定义loss，选择优化器，来让loss最小
- 对数据进行迭代训练，使loss到达最小
- 在测试集或者验证集上对准确率进行评估
下面我们来看深度学习模型训练中遇到的难点及如何解决
2 模型训练难点及解决方法
2.1 收敛速度慢
深度学习其实就是一个反复调整模型参数的过程，得力于GPU等硬件性能的提升，使得复杂的深度学习训练成为了可能。收敛速度过慢，训练时间过长，一方面使得相同总训练时间内的迭代次数变少，从而影响准确率，另一方面使得训练次数变少，从而减少了尝试不同超参数的机会。因此，加快收敛速度是一大痛点。那么怎么解决它呢？
2.1.1 设置合理的初始化权重w和偏置b
深度学习通过前向计算和反向传播，不断调整参数，来提取最优特征，以达到预测的目的。其中调整的参数就是weight和bias，简写为w和b。根据奥卡姆剃刀法则，模型越简单越好，我们以线性函数这种最简单的表达式来提取特征，也就是
f(x) = w * x + b
深度学习训练时几乎所有的工作量都是来求解神经网络中的w和b。模型训练本质上就是调整w和b的过程，如果将他们初始化为一个合理的值，那么就能够加快收敛速度。怎么初始化w和b呢？
我们一般使用截断的正态分布（也叫高斯分布）来初始化w。如下
# 权重weight，标准差0.1。truncated_normal截断的正态分布来初始化weight。权重初始化很有讲究的，会决定学习的快慢
def weight_variable(shape, vname):
initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1, name=vname)
return tf.Variable(initial)tf.truncated_normal定义如下
tf.truncated_normal(
shape, # 正态分布输出数据结构，1维tensor
mean=0.0, # 平均值，默认为0.我们一般取默认值0
stddev=1.0, # 标准差
dtype=tf.float32, # 输出数据类型
seed=None, # 随机分布都会有一个seed来决定分布
name=None
)什么叫截断的正态分布呢，看下图就明白了
左图为标准正态分布，也叫高斯分布，利用TensorFlow中的tf.random_normal()即可得到x取值范围负无穷到正无穷内的值。所有的y值加起来概率为1。初始化w时，我们没必要将w初始化为很大或很小的数。故更倾向于使用截断正态分布，如右图。它和标准正态分布的区别在于，限制了x取值必须在[-2 x stddev, 2 x stddev]之间。
b由于是加和关系，对收敛速度影响不大。我们一般将它初始化为0，如下。
# 偏置量bias，初始化为0,偏置可直接使用常量初始化
def bias_variable(shape, vname):
initial = tf.constant(0, shape=shape, name=vname)
return tf.Variable(initial)2.1.2 优化学习率
模型训练就是不断尝试和调整不同的w和b，那么每次调整的幅度是多少呢，这个就是学习率。w和b是在一定范围内调整的，那么增大学习率不就减少了迭代次数，也就加快了训练速度了吗？路虽长，步子迈大点不就行了吗？非也，步子迈大了可是会扯到蛋的！深度学习中也是如此，学习率太小，会增加迭代次数，加大训练时间。但学习率太大，容易越过局部最优点，降低准确率。
那有没有两全的解决方法呢，有！我们可以一开始学习率大一些，从而加速收敛。训练后期学习率小一点，从而稳定的落入局部最优解。使用Adam，Adagrad等自适应优化算法，就可以实现学习率的自适应调整，从而保证准确率的同时加快收敛速度。