有关深度学习模型精度突然下降的问题

有关深度学习模型精度突然下降的问题


前言

最近在跑深度学习模型时,遇到了精度会在一定间隔内突然下降的问题,所以这篇博客的主要目的就是解决掉它


提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考

一、原本精度图和复现精度图

第一张是论文中的图片,第二张是我按照论文中的参数去进行复现的图片(原图片找不到了…大概是这样的)。虽然我的样本数不如原论文中的多,但是出现这种情况确实让我大跌眼镜。(我的数据处理,以及代码本身没有存在问题,这点我已经检查过了)
论文中的原图
(虽然是PS的图,但我当时的结果差不多就是这个样子…)
在这里插入图片描述

二、解决方法

网络模型中自带的Dropout会使神经元随机失活,而在VGGNet中会有Dropout层的出现,虽然它会提高我们模型的鲁棒性,但是也会造成某些重要的神经元被无效掉,所以会导致我们的复现结果不那么理想。因而只要去除掉Dropout层整个模型就会在代码无误的情况下趋于平稳。

在这里插入图片描述
这是去掉Dropout后的结果。

在这里插入图片描述

``


希望可以尽快完成我的实验…先埋个坑,日后补上模型压缩相关的工作。

### 验证集准确率波动的原因 在深度学习中,验证集准确率的波动通常由多种因素引起。以下是几个常见的原因及其对应的解决方案: #### 原因分析 1. **数据分布不一致** 如果训练集和验证集之间的数据分布存在显著异,则可能会导致验证集上的性能不稳定。这种现象被称为领域漂移 (domain shift)[^1]。 2. **过拟合问题** 当模型过度适应训练数据时,它可能无法很好地泛化到未见过的数据上。因此,在验证集上的表现会较甚至出现大幅波动[^1]。 3. **正则化不足或过多** 不当设置正则化参数(如权重衰减系数λ)会影响模型复杂度与泛化能力之间平衡,从而造成验证误起伏不定[^2]。 4. **批量归一化(Batch Normalization, BN)** 在微调预训练模型过程中,如果忽略了冻结Batch Norm层或者错误配置其统计特性更新方式,也可能引发所谓“BN迷之缩放”的情况,进而影响最终评估指标稳定性[^3]。 5. **学习率调整策略不合理** 过早降低学习速率使得优化过程尚未充分展开就停止;反之亦然,过高初始值容易跳过全局最优解附近区域而导致震荡收敛行为 。这两种情形均有可能致使目标函数值随迭代次数呈现周期性变化趋势 ,反映为分类精度忽高忽低的现象 [^2]. 6. **随机噪声干扰** 训练期间引入的各种形式 的扰动项(比如dropout mask应用位置不当),同样会造成短期内的预测质量下降后再回升的效果 . #### 解决方案 针对上述提到的各项潜在诱因 , 可采取如下措施加以应对 : 1. 对于 数据偏 导致的问题 : - 确保划分样本集合遵循相同概率密度函数原则 ; - 使用数据增强技术扩充原始素材库规模并增加多样性特征表达 . 2. 缓解 过拟合状况 下列手段可供参考 : - 扩充有效实例数量; - 应用Dropout机制减少神经元间相互依赖程度 ; - 引入L1/L2范数约束限制权值大小范围 ; 3. 调整 正规化强度 参数直至找到最佳折衷点为止 ; 4. 处理 BN 层相关异常事件 方法包括但不限于 : - 将所有涉及bn操作的部分固定下来不再参与反向传播计算流程; - 或者重新校准mean&variance估计值使之更加贴近实际情况 ; 5. 设计 科学合理的学习曲线规划 方案 如阶梯状逐步缩减法(step decay),指数型递减模式(exponential schedule)等; 6. 排查是否存在意外产生的额外不确定性源 并予以修正 . ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models def create_model(input_shape): model = models.Sequential() # Add ResNet50 base with pre-trained weights and freeze its layers. resnet_base = tf.keras.applications.ResNet50(weights='imagenet', include_top=False) for layer in resnet_base.layers: layer.trainable = False model.add(resnet_base) # Ensure BatchNormalization is frozen during fine-tuning phase. bn_layers = [layer for layer in resnet_base.layers if isinstance(layer, layers.BatchNormalization)] for bn_layer in bn_layers: bn_layer.momentum = 0.99 # Adjust momentum value to stabilize statistics. model.add(layers.GlobalAveragePooling2D()) model.add(layers.Dense(256, activation='relu')) model.add(layers.Dropout(0.5)) # Apply dropout regularization. model.add(layers.Dense(num_classes, activation='softmax')) return model model = create_model((img_height, img_width, channels)) optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(lr=initial_lr) scheduler = tf.keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.1, patience=5, min_lr=min_learning_rate) model.compile(optimizer=optimizer, loss=tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(), metrics=['accuracy']) history = model.fit(train_dataset, validation_data=val_dataset, epochs=num_epochs, callbacks=[scheduler]) ```
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