深度学习调参技巧｜ kaggle 全球排名35th导师分享_kaggle第35名

作者简介：布尔艺数合作导师，Kaggle Competition Master 全球排名35，前一线互联网公司算法专家，擅长多模态学习、CV、NLP、表示学习等领域。

KKY分享调参心得：

1. 先overfit 再trade off，首先保证你的模型capacity能够过拟合，再尝试减小模型，各种正则化方法；

2. lr ，最重要的参数，一般nlp bert类模型在1e-5级别附近，warmup，衰减；cv类模型在1e-3级别附近，衰减；具体需要多尝试一下；

3. batch size 在表示学习，对比学习领域一般越大越好，显存不够上累计梯度，否则模型可能不收敛… 其他领域看情况；

4. dropout，现在大部分任务都需要使用预训练模型，要注意模型内部dropout ratio是一个很重要的参数，使用默认值不一定最优，有时候dropout reset到0有奇效；

5. 初始化方法，linear / cnn一般选用kaiming uniform 或者normalize，embedding 一般选择截断 normalize，论文很多，可以去看看；

6. 序列输入上LN，非序列上BN；

7. 基于banckbone 构建层次化的neck 一般都比直接使用最