调试深度学习模型涉及系统性地识别和解决阻碍模型有效学习或产生准确结果的问题。首先，验证数据和模型设置。常见问题包括不正确的数据预处理、标签错误的样本或数据泄露。例如，如果模型的验证损失异常高，检查归一化参数（如均值和标准差）是否在训练集上计算正确，并一致地应用于验证数据。另一个问题可能是类别不平衡——如果某个类别代表性不足，模型可能会忽略它。混淆矩阵或类别分布图等工具可以帮助发现这些问题。此外，过拟合（训练损失低但验证损失高）通常表明模型正在记忆数据。Dropout、数据增强（例如，对视觉模型旋转图像）或降低模型复杂度等技术可以缓解这个问题。
接下来，检查模型架构和训练过程。一个常见的错误是层配置不正确，例如在分类任务的最后一层使用错误的激活函数（例如，使用 ReLU 而非 Softmax）。在训练期间检查梯度，确保它们没有爆炸或消失——TensorBoard 或 PyTorch 的 autograd profiler 等工具可以可视化这一点。例如，如果在所有层中梯度都接近零，考虑调整权重初始化或切换到 Batch Normalization。学习率问题也很常见：学习率过高会导致训练不稳定，而过低则会导致收敛缓慢。学习率查找器（例如 PyTorch Lightning 的 lr_find）可以帮助确定合适的范围。对自定义层或损失函数等组件进行单元测试，可以尽早发现实现错误，例如张量形状处理不当。
最后，使用有针对性的调试工具并简化问题。首先在你知道预期输出的小型合成数据集上测试模型。例如，在一个包含 10 个手动标注样本的数据集上训练一个文本分类器——如果它失败了，很可能存在代码缺陷。PyTorch 的 torch.autograd.gradcheck 等工具可以验证自定义操作中的梯度计算。可视化技术，例如绘制 CNN 中间特征图，可以揭示层是否正在学习有意义的模式（例如，图像中的边缘）。如果模型仍然表现不佳，将其与同一数据上的简单基线（例如，逻辑回归）进行比较——如果两者都失败，问题可能出在数据质量上。对于 Transformer 等复杂架构，逐渐增加模型规模并监控性能，以隔离可扩展性问题。通过系统地隔离变量和验证假设，您可以系统地解决深度学习错误。