大道至简：算法工程师炼丹Trick手册（里程碑式生成器）

如何提高炼丹速度？本文总结了算法工程师须知的十个炼丹trick，附有相关代码，可直接上手。

Focal Loss

针对类别不平衡问题，用预测概率对不同类别的loss进行加权。Focal loss对CE loss增加了一个调制系数来降低容易样本的权重值，使得训练过程更加关注困难样本。

loss = -np.log(p) loss = (1-p)^G * lossDropout

随机丢弃，抑制过拟合，提高模型鲁棒性。

Normalization

Batch Normalization 于2015年由 Google 提出，开 Normalization 之先河。其规范化针对单个神经元进行，利用网络训练时一个 mini-batch 的数据来计算该神经元的均值和方差,因而称为 Batch Normalization。

x = (x - x.mean()) / x.std()relu

用极简的方式实现非线性激活，缓解梯度消失。

x=max(x,0)Cyclic LR

每隔一段时间重启学习率，这样在单位时间内能收敛到多个局部最小值，可以得到很多个模型做集成。

scheduler=lambdax:((LR_INIT-LR_MIN)/2)*(np.cos(PI*(np.mod(x-1,CYCLE)/(CYCLE))) 1) LR_MIN

With Flooding

当training loss大于一个阈值时，进行正常的梯度下降；当training loss低于阈值时，会反过来进行梯度上升，让training loss保持在一个阈值附近，让模型持续进行“random walk”，并期望模型能被优化到一个平坦的损失区域，这样发现test loss进行了double decent。

flood=(loss-b).abs() bGroup Normalization

Face book AI research（FAIR）吴育昕-恺明联合推出重磅新作Group Normalization（GN），提出使用Group Normalization 替代深度学习里程碑式的工作Batch normalization。一句话概括，Group Normbalization（GN）是一种新的深度学习归一化方式，可以替代BN。

def GroupNorm(x, gamma, beta, G, eps=1e-5): # x: input features with shape [N,C,H,W] # gamma, beta: scale and offset, with shape [1,C,1,1] # G: number of groups for GN N, C, H, W = x.shape x = tf.reshape(x, [N, G, C // G, H, W]) mean, var = tf.nn.moments(x, [2, 3, 4], keep dims=True) x = (x - mean) / tf.sqrt(var eps) x = tf.reshape(x, [N, C, H, W]) returnx*gamma betaLabel Smoothing