训练过程--对loss和acc的分析、处理

本文深入探讨了模型训练过程中的评估指标,包括准确率、召回率、F1Score等,以及如何通过调整参数和采用多重验证来提升模型的泛化能力。文章还详细解释了训练集、验证集和测试集的loss差异,以及如何通过观察loss曲线和acc来判断模型是否过拟合。

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  计算loss是会把所有loss层的loss相加。

从验证集误差是和测试集误差的角度分析

  其实你这个问题就是个伪命题,如果我们刻意的去在训练集上拟合模型,使其准确率达到很高的高度,或者说尽量在验证集合上表现的好,都是相悖的。
  因为我们不能为了某一特定数据集来刻意拟合,因为模型预测数据是不一定就在这个训练或者验证集合的空间中。
  还有,如果这个model预测集合acc20% 训练集合acc19% (即训练集精度低于测试集精度),那么这个模型肯定是不好的。
  还有一点需要注意,就是千万不能为了拟合测试集合而去更改模型,测试集合应该每次都有不同。

那么如何选取一个较为理想的medel?

  首先,要有一个期望的准确率,通过不同模型的实验,找到最能接近的;
  然后,选定模型后进行参数调优;
  那么我们要尽可能的提高model的准确率,同时提高其泛化的能力,不能单一看某一指标,此时可参考 准确率、召回率、虚警率、F1Score等指标综合评判。或者采用多重验证随机划分训练、预测、验证集合,多次随机后找到最优参数。

  有时候训练集合误差很低,但是泛化能力极差,产生过拟合,
  有时候验证集合误差很低,但是可能验证集合无法代表所有的样本,有特殊性或者其他异常点较多。
  所以模型问题不能单一从你这两点来评判。

一般而言,训练集loss < 验证集loss <测试集loss

  因为网络 [已见过] 所有训练集samples,故最低。而网络用验证集作为反馈来调节参数,相当于参考了验证集samples中的信息(间接 [已见过])。又因为网络没有任何测试集的信息,所以测试结果一般而言最差。
  不过这都不是绝对的,有不符合这个一般现象的task,而我们不可以说哪种情况更“好”。
  多数情况验证集上错误率更低一点。因为是选择在验证集上准确率最高的模型来进行测试。考虑到数据的随机性,在验证集上准确率最高的模型在测试集上不一定是最高的,所以算出来的指标通常验证集会比测试集上好一点。

  但是实际情况下都有可能,特别是数据量不太大的时候。样本集合的数据也只是近似整体的分布,肯定会有波动。

  一个好的网络,二者的差距应该是很低的。但一般情况下因为网络不可避免地存在一定程度上的过拟合,所以肯定是train_loss低于test_lost,但如果低太多,就得考虑是过拟合的问题还是因为样本的特征空间不统一的问题。

  一般训练集不大时,最终训练的网络及容易过拟合,也就是说train-loss一定会收敛,但是test-loss不会收敛;

  训练时的loss会低于test的loss大概1~2个数量级,通常是10倍左右。


单独观察训练集loss曲线

  1)如果你的 learning_rate_policy 是 step 或者其他变化类型的话, loss 曲线可以帮助你选择一个比较合适的 stepsize;
  2)如果loss曲线表现出线性(下降缓慢)表明学习率太低;
  3)如果loss不再下降,表明学习率太高陷入局部最小值;
  4)曲线的宽度和batch size有关,如果宽度太宽,说明相邻batch间的变化太大,应该减小batch size。

可能导致不收敛的问题(如loss为87.3365,loss居高不下等)的解决方案

  1)在caffe中可以在solver里面设置:debug_info: true,看看各个层的data和diff是什么值,一般这个时候那些值不是NAN(无效数字)就是INF(无穷大);
  2)检查数据标签是否从0开始并且连续;
  3)把学习率base_lr调低;
  4)数据问题,lmdb生成有误;
  5)中间层没有归一化,导致经过几层后,输出的值已经很小了,这个时候再计算梯度就比较尴尬了,可以尝试在各个卷积层后加入BN层和SCALE层;
  5)把base_lr调低,然后batchsize也调高;
  6)把data层的输入图片进行归一化,就是从0-255归一化到0-1,使用的参数是:

 transform_param {  
    scale: 0.00390625//像素归一化,1/255
  } 

  7)网络参数太多,网络太深,删掉几层看看,可能因为数据少,需要减少中间层的num_output;
  8)记得要shuffle数据,否则数据不够随机,几个batch之间的数据差异很小。

loss出现NAN

  1)观察loss值的趋势,如果迭代几次以后一直在增大,最后变成nan,那就是发散了,需要考虑减小训练速率,或者是调整其他参数。
  2)数据不能太少,如果太少的话很容易发散"
  3)Gradient Clipp
  处理gradient之后往后传,一定程度上解决梯度爆炸问题。(但由于有了batch normalization,此方法用的不多)
  4)原因可能是训练的时间不够长。
  5)可以看一下训练时,网络参数的L2或L1


联合观察loss曲线和acc

  1)单独的 loss 曲线能提供的信息很少的,一般会结合测试机上的 accuracy 曲线来判断是否过拟合;
  2)关键是要看你在测试集上的acc如何;
  3)可以把accuracy和loss的曲线画出来,方便设定stepsize,一般在accuracy和loss都趋于平缓的时候就可以减小lr了;
  4)看第一次test时(即iteration 0),loss和精度,如果太差,说明初始点的设置有问题
  5)使用caffe时,train时,看见的loss是训练集的;accuracy才是测试集的
  6)所谓的过拟合是:loss下降,accuracy也下降

### TensorFlow 训练模型时 Acc 下降 Loss 上升的原因 当在使用 TensorFlow 进行模型训练过程中遇到准确率 (acc) 下降而损失函数 (loss) 升高的情况,这通常表明存在某些问题影响了模型的学习过程。具体原因可能包括但不限于以下几个方面: #### 1. 学习率过高 如果设定的学习率过大,则可能导致梯度更新幅度过大,在参数空间中的跳跃过于剧烈从而无法收敛到最优解附近。这种情况下不仅会使误差增大还会破坏已经学到的有效特征表示。 #### 2. 数据集不平衡或异常数据干扰 不均衡的数据分布可能会让优化器偏向于多数类样本;另外一些极端值、噪声点也可能误导网络权重调整方向,使得整体性能变差[^1]。 #### 3. 正则化设置不当 正则项系数不合理地高会抑制模型表达能力,造成欠拟合现象;反之过低又容易引发过拟合并伴随泛化能力减弱的问题出现。 #### 4. 批量大小不合适 批量尺寸的选择对于稳定性速度都有重要影响。太小的 batch size 可能引入过多随机性难以形成有效估计;相反非常大的批次虽然有助于减少方差却增加了每轮迭代所需时间开销并占用更多内存资源[^2]。 #### 5. 初始化方式错误 不良的初始化策略会导致初始状态下各层之间激活程度差异悬殊进而阻碍反向传播机制正常运作,最终表现为训练初期表现良好但很快陷入停滞甚至恶化趋势。 --- ### 解决方案建议 针对上述提到的各种可能性,下面给出几种常见的改进措施来尝试解决问题: #### 调整超参数配置 - **降低学习速率**:适当减小小数位上的数值直到找到合适的范围为止。 ```python optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.0001) ``` - **平衡类别比例**:通过加权交叉熵等方式处理不同标签数量不对等问题。 ```python class_weights = {0: weight_for_0, 1: weight_for_1} weighted_loss = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=True, class_weight=class_weights) ``` - **合理选择批次数目**:依据硬件条件实际需求综合考量选取适中规模作为输入批次长度。 #### 改善预处理流程 - 对原始资料实施标准化/归一化操作以消除量纲效应带来的偏差; - 清洗掉明显偏离统计规律之外的数据记录防止其对结果产生负面影响。 #### 修改架构设计原则 - 尝试采用更先进的激活函数如 ReLU 替代传统 Sigmoid 减少饱区间的发生概率; - 增设 dropout 层控制神经元连接密度避免过度依赖特定路径传递信息。 #### 定期保存最佳状态副本 为了应对可能出现的突发状况以及便于后续分析对比实验效果变化轨迹,可以在每次验证集上取得较好成绩之后及时备份当前版本下的所有必要文件以便随时回滚至上一次成功时刻继续探索其他潜在因素的影响[^3]。
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