pytorch-16-减轻overfiting&动量&学习率衰减&early stop&dropout

PyTorch深度学习：正则化与优化策略
最新推荐文章于 2025-09-15 02:45:26 发布
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#pytorch #深度学习

本文介绍了PyTorch中用于减轻过拟合的技术，包括正则化、动量优化、早停策略和dropout。通过这些方法，可以提升深度学习模型的泛化能力。

1、Regularization

2、动量

3、early stop

4、dropout

机器学习6 -- 深度学习训练优化
谢杨易的博客
08-30 1万+
深度学习中，我们在训练集上进行训练，结束后利用模型在测试集上进行predict。一般来说可能遇到两大类问题如下图所示我们分别来看这两种情况怎么来优化模型。
YOLOv5-6.2源码解析-train.py(超级无敌巨详细版)
m0_74025441的博客
06-05 3650
本人炼丹小白，此篇博文用于记录学习YOLO系列之旅，一方面供自己回顾，一方面供大家参考，欢迎各路大神评论交流。所写内容均为原创，如需参考引用请标明出处！
pytorch学习笔记（十五）————Early Stop，Dropout
01-20
pytorch学习笔记（十五）————Early Stop，Dropout，SGD目录Early StopDropoutSGD随机梯度下降 目录 Early Stop （1）Early Stop的概念 Early Stop的概念非常简单，在我们一般训练中，经常由于过拟合导致在训练集上的效果好，而在测试集上的效果非常差。因此我们可以让训练提前停止，在测试集上达到最好的效果时候就停止训练，而不是等到在训练集上饱和在停止，这个操作就叫做Early Stop。 （2）Early Stop的过程 Dropout （1）Dropout的概念 在2012年，Hinton在其论文《Improving n
动量，学习率衰减，early stopping，Drop out，
潜鲸的博客
01-21 548
动量 无动量梯度更新 添加动量影响后的梯度更新 这里都是矢量运算，也就是不仅仅之前的梯度大小会影响现在的梯度大小，之前的梯度方向也会影响现在的梯度方向。 如图分别表示没有和有动量参与的梯度更新 学习率衰减 学习率衰减带来的训练效果增强 lr监听方案一 optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(),args.lr, momentum=args.momentum.
pytorch earlystopping使用
qq_45759229的博客
04-02 2774
earlystopping实现 https://github.com/Bjarten/early-stopping-pytorch 自己实现LinearRegression # 我通过一个线性回归(或者一个自编码器)来联系使用earlystop import torch import numpy as np import torch.nn as nn #X1=np.linspace(-10,10,100) #X2=np.linspace(-20,20,100) #X3=np.linspace(0,40,1
pytorchtools的使用-早停机制（EarlyStopping）
peacefairy的博客
03-23 6935
在pytorch中利用earlystopping。通过学习github源进行下面的笔记记录。 早停机制是一种正则化的手段，用于避免训练数据集上的过拟合。早期停止会跟踪验证损失（val_loss），如果损失连续几个 epoch 停止下降，训练就会停止。 pytorchtool.py 中的 EarlyStopping 类用于创建一个对象，以便在训练 PyTorch 模型时跟踪验证损失。每次验证丢失减少时，它都会保存模型的一个检查点 我们在EarlyStopping类中设置了patience参数，即在最后一次验
PyTorch框架中使用早停止Early Stopping（含详细代码）
t18438605018的博客
03-21 4万+
文章目录1.什么是早停止？为什么使用早停止？2.如何使用早停止？3. Refferences 1.什么是早停止？为什么使用早停止？ 早停止（Early Stopping）是 当达到某种或某些条件时，认为模型已经收敛，结束模型训练，保存现有模型的一种手段。 机器学习或深度学习中，有很大一批算法是依靠梯度下降，求来优化模型的。是通过更新参数，让Loss往小的方向走，来优化模型的。可参考BP神经网络推导过程详解 关于模型何时收敛（模型训练好了，性能达到要求了或不能再优化了），此时我们可以采取一些判断标准： 1.验
PyTorch-06 过拟合&欠拟合、Train-Val-Test划分、Regularization减轻防止overfitting、动量与学习率衰减、其他技巧Early Stop,Dropout
m0_37755995的博客
05-23 952
PyTorch-06 (过拟合&欠拟合、Train-Val-Test划分、Regularization减轻防止overfitting、动量与学习率衰减、其他技巧Tricks（Early Stop,Dropout）)
PyTorch-YOLOv3训练日志分析：如何通过日志诊断模型问题
最新发布
gitblog_00156的博客
09-15 1019
你是否曾经历过这样的困境：YOLOv3模型训练数小时后，却发现检测精度停滞不前？loss曲线像过山车一样剧烈波动？或是验证集mAP始终无法突破0.5？这些问题的答案，往往就隐藏在训练日志的每一行数据中。本文将系统讲解如何通过PyTorch-YOLOv3的训练日志，精准定位模型训练中的典型问题，掌握日志诊断的"望闻问切"之术。 读完本文，你将获得： - 3大类12种训练异常的日志识别方法 - 5种...
Pytorch学习08——过拟合欠拟合
zhuzaiyebol的博客
10-15 563
实际中SGD的意义在于，每次求解梯度的时候不是求所有样本的梯度均值的求解，而是随机选取一个sample，求解该sample的梯度均值，节省显存，速度更快。stochastic：不是完全随机，而是对于某个x，对应生成f(x)符合某种分布。deterministic：确定的，对于某个x，确定生成f(x)其中 θ 代表了模型的参数，加入 λ 之后可以迫使 θ 趋于0。
Pytorch中的优化器和学习率调整
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09-08 2601
优化器和学习率类型 官方文档https://pytorch.org/docs/stable/optim.html#how-to-adjust-learning-rate 1 使用总结 一般优化器建立： # 正常优化器建立 optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9) optimizer = optim.Adam([var1, var2], lr=0.0001) 其中model.parameters()可以根据模型需要，对于
【pytorch EarlyStopping】深度学习之早停法入门·相信我，一篇就够。
m0_61139217的博客
01-24 7730
【pytorch EarlyStopping】深度学习之早停法入门·相信我，一篇就够。
深度学习与PyTorch入门实战教程
01-30
亚洲排名第1的新加坡国立大学AI团队倾情打造，资深研究员龙龙老师主讲，帮助人工智能、深度学习初学者快速、深刻理解深度学习算法原理与实践。【莫烦老师】权威推荐：在教学中，龙龙老师以简短高效的方式，从深度学习的多个角度向我们展开了论述，非常适合想对深度学习有全方位了解的朋友。【PyTorch中文网】：讲解简单易懂、由浅入深，是一门值得推荐的课程。课程特色：1. 通俗易懂，快速入门对深度学习算法追本溯源、循序渐进式讲解，学员不需要任何机器学习基础，只需要写过代码即可轻松上手。2. 实用主导，简单高效使用新手最容易掌握的深度学习框架PyTorch实战，比起使用TensorFlow的课程难度降低了约50%，而且PyTorch是业界最灵活，最受好评的框架。3. 案例为师，实战护航基于计算机视觉和NLP领域的经典数据集，从零开始结合PyTorch与深度学习算法完成多个案例实战。4. 持续更新，永久有效一次购买，永久有效。深度学习课程会持续更新下去，内容和学术界最前沿算法保持同步。
【PyTorch学习笔记】16：Early Stop,Dropout,Stochastic Gradient Descent
大桔骑士的学习笔记
03-28 4536
Early Stop 如果一直训练，训练集上的性能可以一直上升，但验证集上的性能在经过某个点之后就可能开始下降，这时就是模型出现了over-fitting，提前停止就是用来克服over-fitting的。 但是没训练完怎么知道哪个点是最大值点呢？可以用经验来判断，比如当连续多个epoch上的验证集Acc.在下降时就停止训练。 Dropout 简述 为每个连接设置一个probability的属性，以...
深度学习_损失函数(MSE、MAE、SmoothL1_loss...)
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12-11 9万+
@TOC 总结对比MSE损失函数，MAE损失函数以及Smooth L1_loss损失函数的优缺点 1、常见的MSE、MAE损失函数 1.1、均方误差MSE 均方误差（Mean Square Error,MSE）是回归损失函数中最常用的误差，它是预测值f(x)与目标值y之间差值平方和的均值，其公式如下所示： 下图是均方误差值的曲线分布，其中最小值为预测值为目标值的位置。我们可以看到随着误差的增加损失函数增加的更为迅猛。 优点：MSE的函数曲线光滑、连续，处处可导，便于使用梯度下降算法，是一种常用的损失函
pytorch-12-多分类实战
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多分类实战1、使用低层函数的操作2、使用高阶API实现 1、使用低层函数的操作 实战代码 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms batch_size=200 learning_rate=0.01 epochs=10 train_loader =
pytorch-15-Train_Val_Test&交叉验证
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激活函数与GPU加速&测试1、激活函数2、GPU加速3、测试 1、激活函数 很少用的激活函数：Relu改进版 2、GPU加速 代码如下 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms batch_size=200 learning_rate
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Broadcast自动扩展+tensor的拼接&拆分1、Broadcasting1、拼接与拆分 1、Broadcasting Expand 进行维度扩展，但它是自动扩展 without copying data 不需要拷贝数据，节省数据空间 1、拼接与拆分 合并：cat、stack 拆分：split、chumk 按len长度来拆分 按num数量拆分 ...
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