机器学习经验总结-神经网络训练失败的一些常见原因

前言

在面对模型不收敛的时候，首先要保证训练的次数够多。在训练过程中，loss并不是一直在下降，准确率一直在提升的，会有一些震荡存在。只要总体趋势是在收敛就行。若训练次数够多（一般上千次，上万次，或者几十个epoch）没收敛，再考虑采取措施解决。

一、数据与标签

没有对数据进行预处理。数据分类标注是否准确？数据是否干净？

没有对数据进行归一化。由于不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。此外，大部分神经网络流程都假设输入输出是在0附近的分布，从权值初始化到激活函数、从训练到训练网络的优化算法。将数据减去均值并除去方差。

样本的信息量太大导致网络不足以fit住整个样本空间。样本少只可能带来过拟合的问题，你看下你的training set上的loss收敛了吗？如果只是validate set上不收敛那就说明overfitting了，这时候就要考虑各种anti-overfit的trick了，比如dropout，SGD，增大minibatch的数量，减少fc层的节点数量，momentum，finetune等。

标签的设置是否正确。

二、模型

网络设定不合理

如果做很复杂的分类任务，却只用了很浅的网络，可能会导致训练难以收敛。应当选择合适的网络，或者尝试加深当前网络。总体来说，网络不是越深越好，开始可以

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总结

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