模型难复现不一定是作者的错，研究发现模型架构要背锅

在不同初始化条件下，同一神经网络经过两次训练可以得到相同的结果吗。

CVPR 2022的一篇研究通过将决策边界可视化的方法，给出了答案mdash，mdash，

有的容易，有的很难。

例如，从下面这张图来看，研究人员就发现，ViT比ResNet要更难复现:

研究人员还发现，模型的可复现性和模型本身的宽度也有很大关联。

同样，他们利用这种方法，对2019年机器学习最重要的理论之一mdash，mdash，双下降现象进行了可视化，最终也发现了一些很有意思的现象。

来看看他们具体是怎么做的。

更宽的CNN模型，可复现性更高

深度学习中的决策边界，可以用来最小化误差。

简单来说，分类器会通过决策边界，把线内线外的点归为不同类。

从中我们可以发现:

左边三个和右边四个差异很大，也就是说不同架构之间的相似性很低。

再进一步观察，左边的全连接网络，ViT和MLP Mixer之间的决策边界图又不太一样，而右边CNN模型的则很相似。

在CNN模型中，我们还可以观察到不同随机数种子之间明显的的重复性趋势，这说明不同初始化配置的模型可以产生一样的结果。

并发现更宽的CNN模型似乎在其决策区域具有更高的可复现性，比如WideRN30。

以及采用残差连接结构的CNN模型的可复现性得分比无此连接的模型要略高。

此外，优化器的选择也会带来影响。

在下表中，我们可以看到SAM比标准优化器产生了更多可重复的决策边界。

不过对于MLP Mixer和ViT，SAM的使用不能总是保证模型达到最高的测试精度。

有网友表示好奇，如果通过改善模型本身的设计，能改变这种现象吗。

可视化ResNet—18的双下降现象

双下降是一个有趣的概念，描述是测试/训练误差与模型大小的关系。

在此之前，大家普遍认为参数太少的模型泛化能力差mdash，mdash，因为欠拟合，参数太多的模型泛化能力也差mdash，mdash，因为过拟合。

而它证明，两者的关系没有那么简单。具体来说:

误差会先伴随着模型的增大而减小，然后经过模型过拟合，误差又增大，但伴随着模型大小或训练时间的进一步增加，误差又会再次减小。

他们通过宽度参数的改变来增加模型容量。

训练出的两组模型，其中一组使用无噪声标签的训练集，另一组则带有20%的噪声标签。

最终，在第二组模型中观察到了明显的双下降现象。

线性模型预测的模型不稳定性也适用于神经网络，不过这种不稳定性表现为决策区域的大量碎片。

也就说，双下降现象是由噪声标签情况下决策区域的过度碎片引起的。

具体来说，当k接近/达到10时，由于模型此时拟合了大部分训练数据，决策区域被分割成很多小块，变得混乱和破碎，并不具备可重复性，此时模型的分类功能存在明显的不稳定性。

而在模型宽度很窄和很宽时，决策区域碎片较少，有高水平的可重复性。

模型的可复现性得分如下:

同样可以看到，在参数化不足和过参数化的情况下，整个训练过程的可复现性很高，但在插值阈值处会出现故障。

有趣的是，即使没有噪声标签，研究人员发现他们设计的量化方法也足够敏感，可以检测到可复现性的细微下降。

目前代码已经开源，要不要来试试你的模型是否容易复现。

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