1.超参数调试顺序
在训练深度网络最难的事情之一是超参数的选择，如何选择合适的超参数取值？下面我将谈谈，如下是我所理解的超参数调试顺序：
| 重要性排序 | 超参数 |
| Top1梯队 | 学习率a |
| Top2梯队 | min-batch大小，隐层神经元个数，动量梯度下降法参数b |
| Top3梯队 | 隐层层数，学习衰减率，Adam优化的参数b1、b2、ℇ |
实际上，Adam优化的参数b1、b2、ℇ通常不进行调试，选择默认值就能有很好的效果，即b1=0.9、b2=0.999、ℇ=10^(-8)。
2.核心思想
如何选择合适超参数值？与其说是选择，不如说是实验。核心思想是：由粗到细，随机取值+精准搜索。
以模型只含有两个参数为例：
随机取值就是在上图这样的平面中，随机选择一定数量的点，这些点的值作为超参数的值进行训练，选择其中表现较好的几个参数值。
为什么要随机，而不是均匀的取值？因为对于超参数，我们并不知道超参数之间相对的重要程度，比如学习率a和Adam算法的ℇ，经过试验发现ℇ的值实际对模型影响不大，也就是说均匀的选择了部分点，我们发现模型的效果差别都不大，这就影响到我们对其他参数选择的判断，从而错过最优的参数值选择。
随机取值选择出来比较好的参数值后，我们需要进行精确搜索。假如我们发现右下角的点效果都比较好，那么我们需要对右下角进行方法，重新随机取值，进行更加精确的搜索。
注意：上述我举的例子是两个参数的例子，实际上神经网络的参数有很多，那么随机取值的空间就是高维空间，比如3个参数就是正方体空间，4个参数就是4维空间......
3.搜索范围
搜索参数的方法已经知道了，那搜索范围呢？也就是我们应该如何选择参数的范围进行随机取值？答案是根据不同的参数选择合适的标尺。
上图是标准的数轴（刻度随便画的，能理解就行），比如现在这是学习率a的搜索范围，如果沿数轴随机取值，那么90%的数落在[0.1,1]之间，对于[0.001,0.1]之间只有10%的搜索范围，这显然是不合理的，因为经验主义告诉我们，学习率一般不会特别高，[0.1,1]的区间搜索结果不是最理想的学习率，反而最理想的在更小的区间。因此我们需要放大[0.001,0.1]这一区间的搜索，就需要采用对数标尺。
上图是对数标尺的数轴，即log10(x)，则在对数标尺的数轴上，前面我们讨论的学习率就会均匀分布，这样的话[0.001,0.1]区间的搜索概率就会大大增加，从而加快寻找合适参数的速度。
在Python中，可以使用下面的方式生成[0.001,1]之间的数：
r=-3*np.random.rand()
a=10**(r)选择合理标尺的本质是因为超参数对不同区间的数值敏感度不一样。比如在指数加权移动平均值中的超参数b，b在[0.9,0.9005]和[0.9,0.999]的效果就有很大差别，在[0.9,0.9005]中b变化一点，实际平均值变化不大（0.9相当于大约10个数的平均值，0.9005相当于大约10.05个数的平均值），而在[0.9,0.999]中b变化一点，实际平均值就变化很大（0.999相当于大约1000个数的平均值）。因此对于区间的搜索，就需要加大[0.9,0.999]的搜索概率（范围）。
注意：在运用指数加权移动平均值的优化算法中，对于b的常见取值0.9、0.999取对数不好求，因此可以计算(1-b)，此时就转化成0.1、0.001了，方便运用对数标尺进行搜索。
其实，即使不选择合理的标尺，在参数数量多的模型上利用随机取值+精准搜索，也可以达到不错的效果，因为精准搜索的过程也是放大了超参数敏感区间的范围，从而也能寻找到比较合理的超参数取值。
4.超参数训练模式
超参数训练的两种模式：在训练模型的时候，一部分人会选择下图所示的训练模型，即只训练一个模型，对这个模型进行精细化管理，每天随时监督模型的训练情况，根据模型的效果随时调整超参数的值，以便让模型达到很好的效果。这种模式可以比喻成panda模式，即熊猫的孩子很少，且极难成活，于是一胎只养一个，悉心照顾，确保小熊猫的健康成长。这种模式适用于计算资源不多的情况下，没有多余的算力支撑同时训练其他模型。
如下图是第二种模式，根据不同的超参数设置，同时训练多种模型，比较哪一种模型更加好，从而选择性能较好的模型。这种模式可以比喻成caviar模式，即鱼子酱模式，鱼类每次排除多个卵，对于每个卵进行相同的照顾方式，在相同的环境条件下进行生长，表现不良的逐渐淘汰，选择表现良好的幼苗。这种模式适用于计算资源富余的情况下，需要大量算力支撑同时训练多种模型。
但是有时候，某些领域需要实验多种模型，但是数据量太大，同时训练多种模型计算机可能无法实现，那么就需要将两种方式结合起来，即一次训练一种模型，每种模型训练一段时间观察效果，表现差劲的模型就会淘汰，每隔一段时间选择其他超参数训练新的模型。就像熊猫虽然一胎的数量少，但是选择悉心照顾其中一只，如果无法成活，那就再生一胎，用一生的时间繁衍后代，从而哺育多只小熊猫。
最后想说的一点是，对与超参数的值的设定，故步自封是不可取的，我们不应该局限于深度学习领域，而是应该跨专业、跨领域去寻找新的灵感。同时，对于训练的模型，应该每隔一段时间重新测试参数的值是否适用。
