一网打尽！深度学习常见问题！

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原标题：一网打尽！深度学习常见问题！
关键字：模型,参数,数据,误差,错误
文章来源：大数据文摘
内容字数：6942字

内容摘要：

大数据文摘受权转载自算法进阶
1 前言
在传统软件工程中，程序问题（即Bugs）会导致程序崩溃，但开发人员可以通过检查错误来了解原因。
然而，在深度学习中，代码可能会在没有明确原因的情况下崩溃。虽然这些问题可以手动调试，但深度学习模型通常会因为输出预测不佳而失败。更糟糕的是，当模型性能较低时，通常没有任何信号表明模型失败的原因或时间。
开发过程中我们很经常要花80-90%的时间在数据处理及调试模型，而只花费10-20%的时间推导数学方程和实现功能。
2 为什么模型的问题排查困难
• 很难判断是否有错误
• 造成相同性能下降的原因有很多
• 结果可能对超参数和数据集构成的微小变化很敏感
2.1 存在隐藏bugs
在深度学习中，大部分错误并不会被轻易察觉到，比如标签顺序错误。
2.2 超参数选择
深度学习模型对超参数的选择非常敏感。即使是微妙的调整，如学习率和权重的初始化，也会对结果产生显著的影响。
2.3 数据/模型拟合
我们可以在ImageNet数据集上预训练模型，然后将其应用到更为复杂的自动驾驶汽车图像数据集上进行拟合。
2.4 数据集构造
在此过程中，常见的问题包括：样本数量不足、

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