【场景应用11】难例反复训练仍无果，模型“记不住”怎么办？

这是一个典型的“难例（hard examples）记不住”的问题，也就是说模型在训练阶段见过这些样本，但仍无法泛化或记忆其规律。

这个问题可能源于以下几种原因：

• 模型容量不够，学不动复杂模式
• 难例本身特征异常或带有标签噪声
• 模型在难例上的关注不够，训练时没给足权重
• 当前训练策略不能让模型针对难例更充分学习

一、应对策略总结

1. 困难样本挖掘（Hard Example Mining）

   • 每轮训练中动态挑选预测错误的样本，加权训练，强化模型对其学习。
   • 可使用 Online Hard Example Mining（OHEM）等策略。

2. 难例重加权训练（Focal Loss / 样本加权）

   • 对难学的样本给更高的 loss 权重，比如使用 Focal Loss 或自定义样本 loss 权重。

3. 对抗训练 / 数据增强

   • 人工合成或扰动难例生成更难的变体，增加模型鲁棒性。

4. 记忆增强机制（Memory Bank / kNN辅助）

   • 引入一个“记忆模块”，存储历史难例表示，在预测时进行辅助