科研小trick，早停技巧，用过的都说好～，爸爸妈妈再也不怕我过拟合啦

原创 已于 2024-05-09 10:47:24 修改 · 753 阅读 · 4 ·
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#深度学习 #机器学习 #人工智能 #算法

于 2024-05-09 10:41:24 首次发布

Early stopping

  • 在我们训练神经网络的时候，若出现过拟合的情况下，如果我们将验证集的验证误差和训练集的训练误差画图出来，将呈现下图所示的情况
  • image-20211215210959787
  • 可以看出，在过拟合的时候，验证误差随着迭代次数的增加一般呈现出先下降，然后再上升的一个趋势
  • 通过画出这么一个图后，我们就可以找到验证误差上升到那个点的迭代次数，然后只取迭代这么多次的参数来防止过拟合，这就是early stopping的主要思想
  • 有了这个思想呢，在你训练模型的时候，你就可以在代码中进行设置，若训练过程中x次（我一般设置为3次）在验证集测试的时候若你的评价指标性能一直没有提高，则直接保存模型，停止训练，从而保存当前参数设置的最佳模型，不然的话很有可能你的模型按照你最初设置的epoch一直训练下去然后就过拟合了
过拟合欠拟合的判别标准及解决方案
data+scenario+science+insight
03-18 924
你怎么知道你的模型过拟合或者欠拟合了？ 你拍了大腿，还是拍了脑袋知道的？？？ 过拟合，欠拟合的判别标准是什么？ How to Diagnose Overfitting and Underfitting in Machine Learning How to Detect Overfitting and Underfitting in Machine Learning How to know if model is overfitting or underfitting? How to ..
科研 trick是什么
asdfg1258963的博客
07-21 575
科研 trick是什么
【机器学习trick】Batch-Normalization的理解和研究
LU的博客
04-06 703
Batch-Normalization概述15年谷歌发表了一篇文章，名字是《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》，文章介绍了一种新的深度学习算法，可以有效的提高模型的效率和精度。 在介绍原理之前，首先要提一下关于数据分布的问题。我们在使用机器学习训练
NIPS大佬的科研踩坑经验和教训
发现问题，并解决问题，批判性思维
10-01 4645
作者 | ALme 原文链接 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/415883326 研三伊始，中了一篇NIPS论文，终不枉研究生期间的奋发图强。前两年的科研经历可谓曲折坎坷，积累了不少负面经验，下面每一点都是我自己踩过的坑，希望能作为后来者一个参考。 如果老师放养，找准一个方向深挖，不能三心二意。研一的时候因为组里做什么方向的都有，走马观花式地看各种各样方向的论文，包括不并不限于NLP、GAN、VAE、Bayes、meta-learning、feature disentangle
听说读论文也有trick？这篇文章告诉你深度学习论文阅读最佳姿势
夕小瑶科技说
05-14 1891
我们不缺少深度学习论文，我们缺少的是鉴别哪些应该读。无论是泛读还是精度，海量论文总是让我们迷失双眼，Github搜索awesome有成百上千个repo，但是缺少比较和注解。我们应该去哪里找值得读的论文，我们打开pdf论文的姿势正确吗？
在深度学习中，Epoch、迭代次数、批次大小（Batch Size）和学习速率（Learning Rate）是影响模型训练效果的重要超参数。
weixin_58566539的博客
10-08 7200
这些超参数的设置是深度学习中的关键，理想的配置通常需要多次实验和细致观察。
BERT引发的深度学习1
jinjin-blog
03-12 1603
本文是作者即将在优快云作直播的课程的预备知识，对课程感兴趣但是没有相关背景知识的同学可以提前学习这些内容。 目录 背景知识 深度学习基础知识 Word Embedding 语言模型 RNN/LSTM/GRU、Seq2Seq和Attention机制 Tensorflow基础知识 PyTorch基础知识 BERT 背景知识 为了理解课程的内容，读者需要以下背景知识。 深度学习基...
深度学习提高trick小技巧
Maple__Boy
03-08 1787
在深度学习中，同一个模型使用不同方式的初始化，比如：数据预处理，batch_size, 学习率， 不同的优化器都能得到不同性能的参数。 学习率 学习率的设置应该随着迭代次数的增加而减小，每迭代完指定次epoch也就是对整个数据过一遍，然后对学习率进行变化，这样能够保证每个样本得到公平的对待。 使用动态的学习率有助于加速收敛，在更少的epoch里得到更好的模型精度。 1、代码链接： pytorch版本：https://github.com/anandsaha/pytorch.cyclic.learning.r
Tensorflow——MNIST数据集/过拟合问题/Dropout算法
鬼刀
01-10 1834
一、过拟合、欠拟合问题 出现过拟合的原因：在机器学习模型中，若果模型的参数太多，但训练样本又少，训练出来的模型容易产生过拟合现象，具体表现为，模型在训练数据上，损失函数较小，预测准确率较高；在测试数据集上，损失函数较大，预测准确率较低。     1、欠拟合  根本原因是特征维度过少，模型过于简单，导致拟合的函数无法满足训练集，误差较大。 2、过拟合 根本原因是特征维度过多，模型假设...
深度学习模型过拟合问题解决办法
qq_43555843的博客
10-24 3108
模型过拟合 如上图所示拟合曲线 (1)图一的拟合较为简单，不能很好的反应出变化关系 ，欠拟合 (2)图二的拟合较好，可以很好的表达变化关系 (3)图三的拟合较为复杂，常用不能很好的预测以后的变化趋势），为过拟合情况 产生过拟合的原因： 观察值与真实值存在偏差 训练样本的获取，本身就是一种抽样。抽样操作就会存在误差， 也就是你的训练样本 取值 X， X = x(真值) + u（随机误差)，机器学...
深度学习—卷积神经网络（4）
weixin_62919816的博客
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感受野(Receptive field）深度学习—卷积神经网络（4）
如何评估 CNN 模型在验证码识别任务中的性能？
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摘要：验证码识别作为多字符序列分类任务，需关注整串准确率（业务核心）和单字符准确率（问题定位）。核心指标包括整串准确率（≥90%实用）、单字符准确率、混淆矩阵（定位易混淆字符）及推理速度（≤100ms/张）。评估需独立测试集（≥1000样本），通过损失曲线判断过拟合/欠拟合。调优方向包括：整串错误优化预处理或CTC模型，单字符错误补充样本，过拟合增强数据或轻量化模型，速度慢则量化或硬件加速。进阶测试需涵盖噪声、跨场景及概率阈值优化。评估旨在针对性改进，需综合多指标而非仅看准确率。
基于深度学习的车牌识别系统
qq_35827191的博客
01-02 1080
本文提出了一种基于深度学习的车牌识别系统解决方案，采用模块化设计架构，包含车辆检测(YOLOv3-tiny)、车牌定位(RetinaNet)和字符识别(LPRNet)三大核心模块。系统通过轻量级模型实现实时处理能力，利用特征金字塔网络和Focal Loss优化小目标检测效果，并采用端到端的字符识别方案。文章详细阐述了技术选型依据、网络结构原理、代码实现细节及环境配置要求，为车牌识别系统的开发提供了完整的实践指导。该系统可广泛应用于智能交通、安防监控等场景，具有良好的实用价值。
深度学习资源合集
宝宝单机的博客
01-02 689
【深度学习新浪潮】本地文档总结引擎部署全攻略（二）：增量更新、自定义模板与实战汇报生成
12-31 149
基础系统的总结格式由固定，无法满足不同汇报场景（如周汇报、月汇报、项目总结）的需求。通过自定义Prompt模板，我们可以定义灵活的输出格式，支持模板变量（如文档名称、时间范围、汇报人）。在from llama_index . core . prompts import PromptTemplate from llama_index . core . query_engine import CustomQueryEngine # 定义常用汇报模板 REPORT_TEMPLATES = {
结合 Swin Transformer 与 LSTM 的残差自回归模型，用于高精度光学波前时序预测与相位重建
12-31 505
本文提出SwinLSTM模型，将Swin-Transformer融入LSTM细胞内部，通过窗口注意力机制替代传统卷积进行时空融合。创新点包括：1）在门控前使用Swin block进行空间-上下文交互；2）采用残差预测框架输出变化量Δ，提升对光学波前信号的建模能力；3）实现可控教师强制策略，使训练与评估逻辑一致；4）构建面向Zernike系数序列的端到端处理流程，支持从系数到相位图的可视化转换。实验表明，该方法在建模光学波前等时空信号时，相比传统ConvLSTM能更好地捕获长程依赖关系。完整实现代码已在k学长
深度学习—卷积神经网络（2）
renjt01的博客
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深度学习—卷积神经网络（2） 2.DNN与CNN的区别 3.卷积的数学定义 4.CNN的结构组成 卷积层 #人工智能#具身智能#VLA#大模型#AI#LLM#Transformer 架构#AI技术前沿#Agent大模型#工信部证书#人工智能证书#职业证书
智能体在车联网中的应用：第35天 车联网轨迹预测核心技术：从Social-LSTM到VectorNet的演进与实践
IT深耕十余载，大道之简
12-31 751
本文探讨了智能驾驶中车辆轨迹预测技术的发展，重点分析了Social-LSTM和VectorNet两大里程碑模型。Social-LSTM创新性地引入社交池化层，通过LSTM网络建模个体间交互，开创了深度学习在轨迹预测领域的应用。VectorNet则采用层次化图神经网络，统一处理动态轨迹与静态地图信息，大幅提升了预测精度和效率。文章对比了两者的技术演进，指出轨迹预测正从学术研究向工业级解决方案转变，并展望了多智能体协同预测、与大模型结合等未来发展方向。这些技术进步为车联网时代的行车安全和交通效率提供了核心支撑。
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