【磐创AI导读】：本文主要介绍了神经网络调参并附有python代码介绍。
今天在写毕设的时候又回顾了一下神经网络调参的一些细节问题，特来总结下。主要从weight_decay，clip_norm，lr_decay说起。
以前刚入门的时候调参只是从hidden_size，hidden_num，batch_size，lr，embed_size开始调，但是后来才逐渐明白embed_size一般是设置完后不用再调的，比如设定为128后，就不要调了，因为embed_size只是表示将词嵌入到几维的空间而已。lr也一般都有固定值，比如选取优化器Adam的时候，lr=0.001，选取优化器SGD的时候，lr=0.01，hidden_num一般设置为1的时候就行，2层以上在简单的网络上只会到的适得其反的效果。
所以剩下该调的也只有hidden_size,batch_size,weight_decay，clip_norm，lr_decay了。但是hidden_size，batch_size大家应该知道怎么调，这里就不讲了。还有其他的调参细节部分，等以后详细用到了再总结给大家。
weight_decay
weight_decay即权重衰退。为了防止过拟合，在原本损失函数的基础上，加上L2正则化，而weight_decay就是这个正则化的lambda参数，一般设置为1e-8，所以调参的时候调整是否使用权重衰退即可。这个防止过拟合的正则化我之前和dropout一起讲过的，想要巩固下，点这里。
pytorch实现代码：
self.HyperParams里封装的就是我的所有参数，而decay是这里说的weight_decay，值为1e-8.
对weight_decay我做了实验，数据对比：
F1为一个评测值，想了解的更加详细的，点这里。
可以从实验看出weight_decay还是有点效果的，但不是对所有的试验有效果，所以这也是调参的一部分。
clip_norm
clip_grad即修剪梯度，为了防止梯度爆炸（gradient explosion）。
原理为：损失函数反向传播的时候，使得每个参数都有了梯度gradient，如果所有的梯度平方和sum_sq_gradient大于clip_grad，那么求出缩放因子：
接着改变每个gradient，使每个gradient都乘scale_factor，达到缩放的效果，使每个梯度的sum_sq_gradient都被限制在clip_grad里，来达到防止梯度爆炸的效果。通常设置为10，那么调参的内容为是否需要clip_grad机制。
pytorch代码为（只看红框框里的就行）：
接整个图的目的是表示在哪里用这个函数。在网络获得损失，并进行后向传播梯度后用该方法，之后进行优化，更新参数即可。
数据对比：
可以看出有那么一丢丢效果。随着不同的数据集，效果还是不一样的。
lr_decay
lr_decay即学习率衰退，一般设置为1e-8，公式为：
其中，lr为学习率，step为当前迭代次数
因为一般情况下循环迭代次数越多的时候，学习率的步伐就应该越来越小，这样才能慢慢接近函数的极值点,。但是有时候也不一定会有效，所以这里需要通过调参来查看是否需要开启lr_decay。
pytorch代码为：
数据对比：
依然那句话，不是所有的数据集都会有好的效果，需要自己调试，选择适合自己模型的参数。
原文发布时间为：2018-07-01
本文作者：zenRRan
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