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专栏 | Detectron精读系列之一:学习率的调节和踩坑

机器之心专栏

作者:huichan chen


大家期盼已久的 Detectron 终于开源啦,state-of-the-art 的模型就在一个命令行之间。但是面对庞大的 caffe2 和 detectron 函数库,多少会感觉有些迷茫。Detectron 精读系列会从细小的调参开始,到一些重要的函数分析,最后掌握 Detectron 函数库的全貌。在这个过程中,我们也会帮大家提前踩坑,希望大家可以从 Detectron 函数库学到更多通用的计算机视觉技能。


Detectron 函数库有一点复杂,在这次的解读中我们主要介绍 multi-gpu 训练的时候,学习率如何调节的问题。看似简单的问题,最近 Facebook,Google 和 Berkeley 多个组都发表了论文对这一问题进行了理论和实验的讨论,首先我们对这些论文的结果做一个简要的总结。三篇论文研究类似,但是每一篇相对于前一篇都有改进。


Facebook : Training Imagenet in 1 hour


贡献:


提出了 Linear Scaling Rule,当 Batch size 变为 K 倍时,Learning rate 需要乘以 K 就能够达到同样的训练结果。看似简单的定律,Facebook 的论文给出了不完整的理论解释和坚实的实验证明。除此之外,论文还讨论了如何处理 Batch Normalization 如何实现分布式 SGD。通过 Linear Scaling Rule,Facebook 成功的在一小时内训练了 Batch size 为 8192 的 Resnet 50。


缺陷:


当 Batch Size 超过 8000 时观测到了模型训练结果会严重变差。如下图:


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Berkeley : Large Batch Training of Convolution Networks


Berkeley 的组发现 Facebook 提出的 Linear Scaling Rule 当 Batch Size 过大时训练不稳定,容易发散。并且当模型 Batch Size 超过 8000 时,结果会严重退化。作者提出了 Layer Wise Adaptive Rate Scaling(LARS)定律,从而能够在 Batch Size 为 32000 的情况下高效的训练 ResNet 50 网络。SGD 的权值更新等于梯度乘以 Learning rate,论文中作者提出了 global learning rate 和 local learning rate 决定,global learning rate 所有层共享,local learning rate 由梯度的变化速率决定,这一想法是受 ADAM 等 adaptive learning rate SGD 的方法的影响。下表格为 LARS 的训练结果: 

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Google : Don’t decrease the learning rate, increase the batch size


LSR 和 LARS 大大的提高了模型的并行性,但是不能够提高模型的结果。Google 组的研究发现,通过增大 Batch Size 保持 Learning rate 不变的办法可以得到与 decreasing learning rate 类似的学习曲线,并且将 batch size 进一步扩大到了 65536,整个模型的训练过程只需要 2500 次参数更新。


收获与总结:


三篇论文通过理论和实验证明了 large batch size 能够加快模型的训练速度。面对动则几百块的 GPU,很多人对这三篇论文望而却步。其实本文提出的 idea 可以在 Faster RCNN,Mask RCNN 中得到很好的应用,我们只需要使用 multi-GPU,并且根据 Linear Scaling Rule 来调节学习旅就可以大大的提高 Detection 网络的训练速度,并且还有可能得到更好的结果。


Detectron Linear Scaling Rule Example


Detectron 库的 toy example 已经给大家展示如何使用 Linear Scaling Rule


  1.  python2 tools/train_net.py \

  2.    --cfg configs/getting_started/tutorial_1gpu_e2e_faster_rcnn_R-50-FPN.yaml \

  3.    OUTPUT_DIR /tmp/detectron-output

  4. python2 tools/train_net.py \

  5.    --cfg configs/getting_started/tutorial_2gpu_e2e_faster_rcnn_R-50-FPN.yaml \

  6.    OUTPUT_DIR /tmp/detectron-output

  7. python2 tools/train_net.py \

  8.    --cfg configs/getting_started/tutorial_4gpu_e2e_faster_rcnn_R-50-FPN.yaml \

  9.    OUTPUT_DIR /tmp/detectron-output

  10. python2 tools/train_net.py \

  11.    --cfg configs/getting_started/tutorial_8gpu_e2e_faster_rcnn_R-50-FPN.yaml \

  12.    OUTPUT_DIR /tmp/detectron-output


对应的 config 文件如下:


1 GPUs:


 BASE_LR: 0.0025

 MAX_ITER: 60000

 STEPS: [0, 30000, 40000]


2 GPUs:


 BASE_LR: 0.005

 MAX_ITER: 30000

 STEPS: [0, 15000, 20000]


4 GPUs:


 BASE_LR: 0.01

 MAX_ITER: 15000

 STEPS: [0, 7500, 10000]


8 GPUs:


 BASE_LR: 0.02

 MAX_ITER: 7500

 STEPS: [0, 3750, 5000]


Large Batch Size 的初始训练不稳定,需要使用 warm up schedule 进行学习旅调整,具体论文在 lib/utils/lr_policy.py 中实现。


Mxnet Faster RCNN Linear Scaling Rule Testing


Linear Scaling Law 简单的让人难以相信,为了真实的测定这一定律是适用于 faster rcnn,我们在 mxnet faster rcnn github 上面测试了该定律。我们分别测定了不使用 Linear Scaling Law 的 faster rcnn 跟使用 Linear Scaling Law 的结果。从结果分析使用 Linear Scaling Law 能够加速训练,并且还有可能得到更高的准确率。训练集和测试集分别为:VOC 07 和 VOC 07 test 实验结果如下:


  1. nohup bash script/resnet_voc07.sh 0,1 0.001 &> resnet_voc07.log &

  2. nohup bash script/resnet_voc07.sh 0,1,2,3 0.002 &> resnet_voc07.log &

  3. nohup bash script/resnet_voc07.sh 0,1,2,3,4,5,6,7 0.004 &> resnet_voc07.log &


Learning rate / GPUs / MAP / training sample per second

 0.001 / 2 / 70.23 / 4

 0.002 4 / 71.43 / 6

 0.004 /  8 /  70.98 / 9

 0.001 / 4 / 66.50 / 6

 0.001 / 8 / 65.00 / 9


Detectron 函数库训练踩坑录 (o^^o)


Detectron 条理清楚,但是免不了有一些小的 bug,下面我们就给大家分享一下我们遇到的小坑。


踩坑 1


Config 中大多数参数是为 8 路 GPU 准备的,直接把 GPU 数目改为 1 会让结果变为 NAN。


Solution


根据 Linear Scaling Law 请自行降低学习率,减少 batch size 会增大梯度的不准确性,这时候大的学习率会让神经网络 diverge。


踩坑 2


Multi GPU 训练的时候会 out of memory。错误如下:


  1. terminate called after throwing an instance of 'caffe2::EnforceNotMet'

  2. what(): [enforce fail at context_gpu.h:230] error == cudaSuccess. 4 vs 0. Error at: /home/huichan/caffe2/caffe2/caffe2/core/context_gpu.h:230: unspecified launch failure Error from operator:

  3. input: "gpu_0/res5_0_branch2c_w_grad" output: "gpu_2/res5_0_branch2c_w_grad" name: "" type: "Copy" device_option { device_type: 1 cuda_gpu_id: 2 }

  4. terminate called recursively

  5. *** Aborted at 1516782983 (unix time) try "date -d @1516782983" if you are using GNU date ***

  6. terminate called recursively

  7. terminate called recursively

  8. terminate called recursively

  9. terminate called recursively

  10. terminate called recursively

  11. terminate called recursively

  12. terminate called recursively

  13. terminate called recursively


Solution


Facebook 已经发现了这一错误,对 lib/utils/subprocess.py 进行了及时的修改。


踩坑 3


我们使用 multi GPU 训练的时候会出现服务器重启,初步怀疑 memory leakage,我们已经将该问题反馈回了 Facebook,如果遇到相同问题的同学,请稍加等候。


祝大家学习顺利……(o^^o)专栏  | Detectron精读系列之一:学习率的调节和踩坑


 

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