深度學習模型的調優，首先需要對各方面進行評估，主要包括定義函數、模型在訓練集和測試集拟合效果、交叉驗證、激活函數和優化算法的選擇等。
那如何對我們自己的模型進行判斷呢？——通過模型訓練跑代碼，我們可以分别從訓練集和測試集上看到這個模型造成的損失大小（loss），還有它的精确率（accuracy）。
目錄
前言
1、定義模型函數
2、交叉驗證（Cross-validation）
3、優化算法
4、激活函數（activation）
5、dropout
6、early stopping
模型訓練實戰案例
前言
- 最初可從分析資料集的特征，選擇适合的函數以及優化器。
- 其次，模型在訓練集上的效果。至少模型在訓練集上得到理想的效果，模型優化方向：激活函數（activation function）、學習率（learning rate）。
- 再者，模型在訓練集上得到好的效果之後，對測試集上的拟合程度更為重要，因為我們訓練之後目的就是去預測并達到好的結果。模型優化方向：正則化（regularization）、丢棄參數（dropout）、提前停止訓練（early stopping）。
以下介紹具體的方法和過程，圖文結合，一目了然，這樣友善學習記憶！
1、定義模型函數
衡量方法通常用到真實f與預測f*的方差（variance）和偏差（bias），最後對資料集的拟合程度可分為4種情況。如下：
| bias/variance | low | high |
| low | √ | 模型過于複雜 |
| high | 模型過于簡單 | × |
這好比資料模型預測對準靶心後的偏移和分散程度，期望達到的效果就是（low,low）,模型的偏差相當于與目标的偏離程度，而方差就是資料之間的分散程度。
定義一個模型函數後結果會遇到（low，high）和（high，low），顯然，如果是（high，high）說明函數完全與模型不比對，可重新考慮其他函數模型。那出現其他情況如何評估這個函數呢？
- 小偏差，大方差：所謂模型過拟合，在訓練資料上得到好的效果，而在測試集上效果并不滿意。優化方向：增加資料量；資料正則化處理。增加資料可以提高模型的魯棒性，不被特殊資料影響整個模型的偏向；正則化是另一種方法，為了減小variance，但直接影響到bias，需要權衡。
- 大偏差，小方差：模型過于簡單，在訓練上沒有得到好的效果。優化：增加模型參數（特征）,更好去拟合資料。
2、交叉驗證（Cross-validation）
在訓練一個模型時候，通常會将資料分為：訓練集，測試集，開放集（小型訓練集）。這裡交叉驗證是在訓練集上進行的，選擇最優模型。
假設一個劃分為：
| training-set | testing-set |
| 90% | 10% |
這裡進行十折交叉驗證，每一輪訓練去9份資料作為訓練集，1份作為測試集，并且每一輪的訓練集與測試集對換，實作了所有資料都作為樣本訓練，所得到的模型避免了過拟合與低拟
合的問題。
K折交叉驗證類似。
優點：
（1）每一輪訓練中幾乎所有的樣本資料用于訓練模型，這樣最接近原始樣本的分布，評估所得的結果比較可靠。
（2）訓練模型過程中較少随機特殊因素會影響實驗資料，魯棒性更好。
3、優化算法
模型優化算法選擇根據要訓練的模型以及資料，選擇合适的算法，常用優化算法有：Gradient descent，Stochastic gradient descent，Adagrad，Adam，RMSprop。
前兩種算法原理好了解，這裡給出後面三種的算法原理如圖，具體就不介紹了，寫代碼時候通常直接指定算法就行，算法原理了解就OK啦。
Adagrad
RMSprop
Adam
4、激活函數（activation）
選擇合适的激活函數對模型訓練也有很大的影響，需要适應訓練任務，比如任務是二分類、多分類或許更新參數梯度問題等。常用的有：sigmoid、tanh、relu、softmax。
sigmoid
功能特點：平滑函數，連續可導，适合二分類，存在梯度消失問題。
tanh
功能特點：與sigmoid相同的缺點，存在梯度消失，梯度下降的速度變慢。一般用在二分問題輸出層，不在隐藏層中使用。
relu
功能特點：ReLU在神經網絡中使用最廣泛的激活函數。根據圖像x負半軸的特點，relu不會同時激活所有的神經元，如果輸入值是負的，ReLU函數會轉換為0，而神經元不被激活。這意味着，在一段時間内，隻有少量的神經元被激活，神經網絡的這種稀疏性使其變得高效且易于計算。
softmax
功能特點：又稱歸一化指數函數。它是二分類函數sigmoid在多分類上的推廣，目的是将多分類的結果以機率的形式展現出來。softmax通常在分類器的輸出層使用。
在模型訓練任務中激活函數通過指定選擇，我們了解原理後幫助選擇正确的函數，具體無需自己實作。
5、dropout
它解決深度神經網絡的過拟合（overfitting）和梯度消失（gradient vanishing）問題，簡單了解就是，當模型在訓練集上得到較好的效果，而在測試集效果并不樂觀，此時使用dropout對訓練時候的參數進行優化調整（減少訓練時候的參數），在學習過程中通過将隐含層的部分權重或輸出随機歸零，降低節點間的互相依賴性，使得模型在測試集上得到較好的結果的一種方法。相當于運用新的神經網絡結構訓練模型，在模型訓練時候可在每一層指定設計。
6、early stopping
在訓練時候觀察模型在training-set和testing-set上的損失（loss），我們想要得到的模型是在測試時候損失誤差更小，訓練時候在訓練集上可能不是最好的效果，是以需要提前停止保證了模型預測得到較好的結果。了解如圖：
模型訓練實戰案例
(X_train, Y_train), (X_test, Y_test) = load_data()
model = keras.Sequential()
model.add(Dense(input_dim=28 * 28, units=690,
activation='relu')) # tanh activation：Sigmoid、tanh、ReLU、LeakyReLU、pReLU、ELU、maxout、softmax
model.add(Dense(units=690, activation='relu'))
model.add(Dense(units=690, activation='relu')) # tanh
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam',
metrics=['accuracy']) # loss:mse,categorical_crossentropy,optimizer: rmsprop 或 adagrad、SGD（此處推薦）
model.fit(X_train, Y_train, batch_size=100, epochs=20)
result = model.evaluate(X_train, Y_train, batch_size=10000)
print('Train ACC:', result[1])
result = model.evaluate(X_test, Y_test, batch_size=10000)
print('Test ACC:', result[1]) 案例中深度學習模型調優總結：前三層sigmoid,輸出層softmax，損失函數categorical_crossentropy，優化器SGD，訓練集上達到86% 前三層換為relu，隐藏層加10層，其他不變，訓練集上達到99.97%，測試集上95.9%，不加10層，Train-acc：100%，Test-acc：95.54% 優化器adam，訓練速度提高，99.98%和96.7%
上面模型調優的理論方法，了解之後進行實戰演練，可參考上一篇文章《mnist手寫數字識别——深度學習入門項目（tensorflow+keras+Sequential模型）》,自行根據理論方法對模型進行調優，體驗一下簡單深度學習模型訓練和模型調優的過程！
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