让以及收敛的网络继续train下去

最新推荐文章于 2023-04-26 16:01:18 发布
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本文探讨了通过调整超参数如batch size和学习率来改进模型收敛状态的方法。初始设置可能导致模型在非最优位置震荡，适当调整这些参数有助于达到更优解。

有时候在某些 hyperparameter.设定下model train得收敛了，但是其实更改hyperparameter.，可以收敛到一个更好的status，

比如batch size，最开始因为选的比较小，最后在optimal的位置来回震荡，这时候增大batch size或者调低lr说不定可以收敛到一个更好的status



yolov5 继续训练
weixin_44057060的博客
04-22 2万+
yolov5 训练完了，但是未收敛，在这个基础上继续训练
神经网络不收敛的原因
weixin_39586997的博客
07-13 1375
目录 1. 忘记对你的数据进行归一化 2. 忘记检查输出结果 3. 没有对数据进行预处理 4. 没有使用任何的正则化方法 5.使用了一个太大的 batch size 6. 使用一个错误的学习率 7. 在最后一层使用错误的激活函数 8. 网络包含坏的梯度 9. 网络权重没有正确的初始化 10. 使用了一个太深的神经网络 11. 隐藏层神经元数量设置不正确 12.样本太小导致过拟合 13.网络设定不合理 14.通过training loss和test loss分析网络当下的状态
关于神经网络的模型训练时loss和val_loss变化的问题（笔记整理）
m0_60166035的博客
03-11 7787
train loss 下降⬇，val loss下降⬇，说明网络仍在学习；~~ 奈斯，继续训练 train loss 下降⬇，val loss上升⬆，说明网络开始过拟合了；~~ 赶紧停止，然后数据增强、正则 train loss 不变，val loss不变，说明学习遇到瓶颈；~~ 调小学习率或批量数目 train loss 不变，val loss下降⬇，说明数据集100%有问题；~~ 检查数据集标注有没有问题 train loss 上升⬆，val loss上升⬆，说明网络结构设计不当，训练超参数设置不当，数据
深度学习 loss不下降的解决方法，最全
A_pinkpig的博客
09-08 2万+
  当我们训练一个神经网络模型的时候，我们经常会遇到这样的一个头疼的问题，那就是，神经网络模型的loss值不下降，以致我们无法训练，或者无法得到一个效果较好的模型。导致训练时loss不下降的原因有很多，而且，更普遍的来说，loss不下降一般分为三种，即：训练集上loss不下降，验证集上loss不下降，和测试集上loss不下降。这里，首先默认各位都能理解过拟合和欠拟合的概念。 一、训练集loss不下降   训练集的loss在训练过程中迟迟不下降，一般是由这几个方面导致的。 1.模型结构和特征工程存在问题   
关于模型训练时loss变化的问题（笔记整理）
散修炼丹师手记
07-28 1万+
好记性不如烂笔头： train loss 下降⬇，val loss下降⬇，说明网络仍在学习；~~ 奈斯，继续训练 train loss 下降⬇，val loss上升⬆，说明网络开始过拟合了；~~ 赶紧停止吧，然后数据增强、正则 train loss 不变，val loss不变，说明学习遇到瓶颈；~~ 调小学习率或批量数目 train loss 不变，val loss下降⬇，说明数据集100%有问题；~~ 检查数据集标注有没有问题 train loss 上升⬆，val loss上升⬆，说明网络结构设计不当，
关于神经网络的一些调参经验
一位在路上的工程师的博客
05-05 5096
关于神经网络的一些调参经验 以下经验均是个人实践过程中总结得到的，不成系统，一点拙见~ 训练损失不下降 关于训练损失不下降，根据我的一些经验和理论知识，可以从以下角度来分析 首先，从数据集来分析： 是否数据集存在比较多的标注错误？ 针对类似分类的项目，是否数据集分布不均衡，某些类别的样本数量太少？ 数据集特征不明显，举个验证码的例子，很多字符类的验证码，为了不让别人破解，会加上背景、斑点和干扰线等，如果这些干扰元素影响很大，人类肉眼分辨都存在难度，那直接丢给神经网络学习也是很难的，你需要想办法去除干扰元素
神经网络训练中断后继续,神经网络训练停止条件
aifans_bert的博客
10-08 3362
这时训练终止（这只是训练终止条件之一，满足任一终止条件，训练过程都将终止）深层含义你可以这样理解，如果随着网络的训练，确认样本的误差已经基本不在减小，甚至增大，那么就没有必要再去训练网络了，因为继续训练下去的话，在利用测试样本进行测试网络的话，测试样本的误差将同样不会有所改善，甚至会出现过度拟合的现象。嗯，卷积神经网络是一个通过他的训练的话，那他是知道她有一个参数，通过它的参数，你才能知道他的个训练的一个参数的一个对比值。另外，LM算法虽然训练最快，但是预测精度一般不好，不如gdm，gdx。
一直不收敛是什么原因
最新发布
03-15
### 机器学习模型不收敛的原因分析 在实际应用中，机器学习模型可能由于多种原因无法达到理想的收敛状态。以下是可能导致模型不收敛的主要因素及其对应的解决方案： #### 数据质量问题 如果训练数据存在噪声、标签...
模型训练 loss收敛值过大
01-22
### 解决机器学习模型训练时损失函数（loss）收敛到过大数值的问题 #### 原因分析 当损失函数在训练过程中收敛至异常大的值，这通常意味着存在某些配置或数据方面的问题。具体来说： - **学习率过高**可能导致...
BP神经网络的基本思想,一文搞定bp神经网络
aifamao3的博客
08-28 1347
经过激活函数f（u）的作用得到隐含层1的输出信息：岩溶地区地下水与环境的特殊性研究经过激活函数f（u）的作用得到隐含层2的输出信息：岩溶地区地下水与环境的特殊性研究激活函数f（u）我们这里采用Sigmoid型，即f（u）=1/[1+exp（-u）]（6.5）隐含层的输出信息传到输出层，可得到最终输出结果为岩溶地区地下水与环境的特殊性研究以上过程为网络学习的信息正向传播过程。最后一个隐层传递到输出层各神经元的信息，经进一步处理后，完成一次学习的正向传播处理过程，由输出层向外界输出信息处理结果。...
train loss与test loss结果分析
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荪荪的博客
05-11 3万+
train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习; train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合; train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集100%有问题; train loss 趋于不变，test loss趋于不变，说明学习遇到瓶颈，需要减小学习率或批量数目; train loss 不断上升，test
关于yolov5继续训练后精度断崖式下降的问题
GUO_PP的博客
04-26 5948
我都以为他废了，没想到462epoches的时候又涨到了0.485之后就一直再上升了。
深度学习之收敛问题
李滚滚的博客
06-03 5677
数据库太小一般不会带来不收敛的问题，只要你一直在train总会收敛（rp问题跑飞了不算）。反而不收敛一般是由于样本的信息量太大导致网络不足以fit住整个样本空间。样本少只可能带来过拟合的问题，你看下你的training set上的loss收敛了吗？如果只是validate set上不收敛那就说明overfitting了，这时候就要考虑各种anti-overfit的trick了，比如dropout...
【深度学习】-Imdb数据集情感分析之模型对比（2）- LSTM
auroro1的博客
03-14 4180
深度学习-Imdb数据集情感分析之模型对比篇
在pytorch上使用LSTM实现猫狗分类
Richard_Kim的博客
10-20 3410
与RNN一样，输入也是三个维度，由于之前RNN先使用了CNN进行过滤，这次LSTM模型不使用CNN过滤，直接把所有向量放入训练。如下图，没有和RNN一样使用三层卷积层。 定义超参数 BATCH_SIZE = 32 # 每批处理的数据 DEVICE = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') EPOCHS = 15 # 训练数据集的轮次 1. 最后一个epoch（第15个epoch）时候的训练集的损失率 ...
如何加载训练好的CNN模型来做图像数据集分类？
莫邪莫急的博客
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加载使用训练好的CNN模型
fine-tuning: 利用已有模型训练其他数据集
It’s All Uphill From Here
02-01 1610
另外添加了50层的ResNet进行fine-tuning，结果得到了进一步的提高，超越了SVM在这一数据集上的最佳performance(87%) --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ...
基于已有模型，训练新数据的方法
chwei20002005的博客
02-23 1万+
今天碰到一个问题，训练数据随着随着时间的累计越来越多。这样如果每一次训练都把所有的样本，训练一次，既浪费资源又耽误时间。所以，希望可以时间基于已有的模型，直接训练新的数据。比如，我用第一个月的数据训练好了一个模型，现在又来了第二个月的数据，以往的方式是把一月和二月的数据拼起来训练模型，现在希望的基于一月份已经获得的模型，直接训练二月份的数据。具体方法为： step 1 利用一月份的数据训练得到模型，并保存。 step2 调用保存的模型，对其进行fit（其实，就是连续fit模型就行。）, 这样得到的模型与
NNDL 实验七 循环神经网络（3）LSTM的记忆能力实验
qq_52836183的博客
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