前言
上周的博客分享了一些关于神经网络训练的代码介绍，神经网络是深度学习中的重要基础，对于如何有效地训练神经网络，我相信大家都有一定的经验和心得。今天的博客要告诉你的是，其实更计划性、科学性的训练方式能让你在训练神经网络时事半功倍。
实用技巧
合理选择网络架构
神经网络的构建可以说是训练过程的“千头万绪”，需要根据具体问题来选择合适的网络结构。比如，对于图像识别问题，卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）可能是最佳选择；但如果是语义理解问题，循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）可能更合适。
注意模型的大小
创建适当大小的模型是关键。太小的模型可能会遇到欠拟合问题，而太大的模型可能会导致过拟合。一个好的策略是从小模型开始，然后逐渐增大模型直至性能增益不明显。上一篇博客如何统计神经网络模型中的参数数量（基于pytorch）-CSDN博客 具体介绍了如何用代码脚本统计神经网络模型中的参数数量
初始化权重
权重初始化对训练结果有着重要影响。一般来说，我们常常使用小随机数来初始化网络权重，这样可以确保网络开始训练时每个神经元都有可能激活。
实施正则化
正则化是防止过拟合的重要手段。例如，dropout和权重衰减都是常常使用的技术。
数据扩增
在实际中，我们可能面临数据不足的问题。这个时候，使用数据扩增技术可以帮助我们 产生新的数据。
对于图像的数据，我们可以进行数据扩增的手段有翻转与镜像、旋转与缩放、裁剪与平移、亮度、对比度调整；
对于文本的数据，我们可以进行的数据扩增手段有同义词替换、随机插入、随机交换、随机删除；
对于音频数据，我们可以进行的数据扩增手段有改变速度和音调、添加背景噪音等。
选择合适的优化器
优化器也是影响模型训练效果的重要因素。目前最常见的优化算法有 SGD、Adam、RMSprop 等。选择哪一个优化器需要看具体的问题和数据。
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