我们的训练/验证损失曲线很好，但测试性能受到影响 - 腾讯云开发者社区

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如何根据训练验证损失曲线诊断我们的CNN

让我们先谈点简单的，如果不考虑debug，采取什么方式可以提升我们的训练精度呢？...上图所示是一个比较“完美”的损失曲线变化图，在训练开始阶段损失值下降幅度很大，说明学习率合适且进行梯度下降过程，在学习到一定阶段后，损失曲线趋于平稳，损失变化没有一开始那么明显。...总结下，如果你认为你的神经网络设计没有明显错误的，但损失曲线显示仍然很奇怪，那么很有可能：损失函数采用的有问题训练的数据的载入方式可能有问题优化器(optimizer)可能有问题一些其他的超参数设置可能有问题...总而言之，损失曲线是观察神经网络是否有问题的一大利器，我们在训练过程中非常有必要去观察我们的损失曲线的变化，越及时越好！...正则化除了损失函数曲线，准确率曲线也是我们观察的重点，准确率曲线不仅可以观察到我们的神经网络是否往正确方向前进，更主要的是：观察损失和准确率的关系。

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什么是机器学习中的学习曲线-AI快速进阶系列

单曲线学习曲线最流行的示例是随时间推移的损失。损失（或成本）衡量我们的模型误差，或“我们的模型做得有多糟糕”。因此，就目前而言，我们的损失越低，我们的模型性能就越好。...请参阅显示验证和训练成本（损失）曲线的示例：成本（损失）函数很高，并且不会随着迭代次数的增加而减少，无论是验证曲线还是训练曲线我们实际上可以只使用训练曲线并检查损失是否很高并且它没有减少，以查看它是否欠拟合...我们可以通过显示一条用于训练的损失曲线和另一条用于验证的损失曲线来发现这个问题：训练曲线和验证曲线正在改善，但它们之间存在很大差距，这意味着它们就像来自不同分布的数据集一样运行。 4.3....不具代表性的验证数据集当验证数据集未提供足够的信息来评估模型的泛化能力时，会发生这种情况。第一种情况是：如我们所见，训练曲线看起来不错，但验证函数在训练曲线周围嘈杂地移动。...可能是验证数据稀缺且不能很好地代表训练数据的情况，因此模型很难对这些示例进行建模。第二种情况是：在这里，我们发现验证损失比训练损失好得多，这反映了验证数据集比训练数据集更容易预测。

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马腾宇团队新出大模型预训练优化器，比Adam快2倍，成本减半

机器之心报道机器之心编辑部鉴于语言模型预训练成本巨大，因而研究者一直在寻找减少训练时间和成本的新方向。Adam 及其变体多年来一直被奉为最先进的优化器，但其会产生过多的开销。...在像 GPT-2 这样的预训练语言模型上，Sophia 与 Adam 相比，在减少了 50% step 数量的情况下实现了相同的验证预训练损失。...这使得同一优化器的损失曲线在不同的 step 数下是不同的，因为总 step 数较少的 LR 调度会更早地衰减 LR。...实验结果图 4 展示了相同 step 数 (100K) 下 OpenWebText 上的验证损失曲线 (token 级 log 困惑度)。...所有组合的性能相近，但 β_2 = 0.99 和 ρ = 0.1 的性能最好。此外，这种超参数选择可以跨模型大小迁移。

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机器学习：应用和设计模型

我们知道线性回归问题的目标是拟合训练集中的数据使得损失函数尽量地小，但是并不是说在训练集上的损失值越小就是越好的，因为可能出现了过拟合的现象，其表现为在训练集中的表现能力很好，而对于一个不在训练集中的数据的表现能力就很差...假如我们要在下面这10个不同次数的模型中选取最优的，显然次数越高，模型越能拟合训练集，但这并不代表这样的模型泛化能力强，所以我们就需要交叉验证集来衡量哪种模型更好。...在测试集上计算选出模型的误差，用于评估这个模型的泛化能力这里需要明确测试集和验证集的意义，虽然两者都是用来衡量模型的性能，但是使用的时期不同。...需要注意的是，正则化只会在模型训练时使用，而在测试和验证模型性能时，会去掉正则项。 2.3 学习曲线学习曲线是一种很好的工具，用来判断某一个学习算法是否处于偏差、方差问题。...学习曲线是学习算法的一个很好的合理检验（sanity check ）。学习曲线是将训练集误差和交叉验证集误差作为纵坐标，横坐标为不同的训练集大小，以此来绘制曲线。

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你知道这11个重要的机器学习模型评估指标吗?

R-squared/Adjusted R-squared 我们了解到，当RMSE降低时，模型的性能将会提高。但仅凭这些值并不直观。...在下一节中，我将讨论在我们真正了解测试结果之前如何知道解决方案是否过拟合。概念：交叉验证交叉验证是任何类型的数据建模中最重要的概念之一。...它只是说，尝试留下一个样本集，不在这个样本集上训练模型，并在最终确定模型之前在该样本集上测试模型。 ? 上图显示了如何使用及时样本集验证模型。我们简单地将人口分成2个样本集，并在一个样本集上建立模型。...如果，我们将训练人口以50:50的划分，前50用于训练，后50用于验证。然后，我们在后50进行训练，在前50进行测试。这样我们在整个人口中训练模型，即使是一次性使用50％。...我们有n个样本集合和并重复建模n次，只留下一个样本集进行交叉验证。通常，对于大多数目的，建议使用k = 10的值。总结在训练样本上评估模型没有意义，但留出大量的样本以验证模型则比较浪费数据。

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突出最强算法模型——回归算法！！

4、学习曲线和验证曲线的解读（1）学习曲线学习曲线（Learning Curve）是一种用于分析模型性能的图表，它展示了训练数据大小与模型性能之间的关系。...通常，学习曲线会随着训练数据量的增加而变化。学习曲线的两个关键指标是训练集上的性能和验证集上的性能。...① 学习曲线能告诉我们的信息：欠拟合：如果训练集和验证集上的性能都很差，那么可能是模型过于简单，无法捕捉数据的复杂性。...过拟合：如果训练集上的性能很好，但验证集上的性能较差，那么可能是模型过于复杂，学习到了训练集的噪声。合适的模型复杂度：当训练集和验证集上的性能趋于稳定且收敛时，可以认为找到了合适的模型复杂度。...通过在不同参数取值下评估模型的性能，我们可以找到最优的参数取值。 ① 验证曲线能告诉我们的信息：最优参数取值：通过观察验证曲线的变化趋势，我们可以确定哪个参数对模型性能有最大的提升。

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机器学习 | 模型评估和选择

，测试题也做的很好，典型的素质教育派。...太复杂的模型拟合现有数据的质量会很好甚至完美 (零误差)，但适应新数据的能力不好也没什么卵用。...训练误差又叫经验误差 (empirical error)，定义为模型在训练集上的误差，通常可表示为训练集上的损失均值 ? 假设我们用线性模型拟合训练集，训练误差展示于下图： ?...复杂模型的对应的函数千奇百怪，毫无任何规则，但平均模型的函数也是一条平滑的曲线，因此复杂模型的方差很大，并且对数据的变动很敏感。噪声 ?...对于每一个模型 (例如，不同阶的多项式模型)，用训练集的数据拟合出模型参数。用此参数和验证集算出验证误差。选一个验证误差最小的模型。用对应的模型参数和测试集算出测试误差作为真实误差的评估。 ?

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goldfish loss：减少训练数据泄漏，提高大语言模型输出的多样性

验证记忆保留因为进行了掩码的遮蔽，所以还需要验证LLM是否会丢掉记忆作者首先将训练集中的每个测试序列切成长度为n个token的前缀和后缀。以前缀为条件，它们渐进式地生成温度为零的文本。...对模型性能的影响对评估基准性能的影响预训练的模型在整体表现上与使用标准因果语言建模（CLM）目标在相同数据上训练的模型表现类似。...为了量化这种影响，作者跟踪模型在训练过程中的验证损失以及每个模型语义连贯性的能力进行对比损失曲线下图显示了在 RedpajamaV2 数据的 1200 万个标记上，模型的验证损失曲线，其中一个是使用标准损失训练的模型...所有模型收敛到几乎相同的验证损失值。...随着批量大小的增加，损失遵循相同的验证曲线 Mauve分数： Mauve分数是一个用来评估生成文本质量的指标，通过衡量生成文本与真实文本之间的多样性和自然性相似性来进行评估。

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AIML 基础知识与常用术语全解析

训练数据用于训练机器学习算法，测试数据用于评估机器学习算法的性能。...比如在一个图像分类任务中，我们可以使用交叉验证的方法，将数据集分成若干份，轮流用其中的一部分作为测试集，其他部分作为训练集，对不同的模型（如决策树、神经网络等）进行训练和评估，然后选择在平均性能上表现最好的模型作为最终的模型...7.过拟合（Overfitting） (1).定义过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现很差的现象。...L2 正则化，在损失函数中加入正则项，惩罚模型参数的大小，防止模型过于复杂，L1 正则化会使一些参数变为 0，起到特征选择的作用，L2 正则化则会使参数的值趋向于较小的值；早停法是在模型训练过程中，监控模型在验证集上的性能...随着模型阈值的变化，真正率和假正率会相应改变，从而绘制出 ROC 曲线。如果模型能够很好地区分欺诈和正常交易，那么 ROC 曲线会更靠近左上角；反之，如果模型性能较差，ROC 曲线会更接近对角线。

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CV -- YOLOv8 图像分割（GPU环境）

训练和验证指标图 (results.png) 如何观察理解: 这张图显示了多个指标的训练和验证过程，其中包括损失函数的变化和性能指标如精确度和mAP。...下降的损失和上升的性能指标通常表明模型在学习过程中正在改进。平滑的曲线有助于识别趋势。损失和性能指标图如何观察理解: 类似于上一个图表，这个可能包含了不同的损失和性能指标。...左半部分是损失函数图，损失函数下降，可能并不能说明训练结果很好，但如果损失函数上升，那训练结果一定不好，说明你的数据可能出现了很大的错误，或者一些其他不好的事情正在发生。...通过对测试数据的详细分析，我们可以观察到原始标注与模型预测的掩膜之间存在差异很小，这实际上体现了模型具备出色的语义分割能力。...验证可以使用我们训练好的模型，对苹果图片进行图像分割，训练好的模型的权重文件中有两个模型文件，第一个是最好的模型，第二个是最后一次训练的模型，一般使用第一个模型。

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训练深度学习神经网络的常用5个损失函数

然后平均分割训练和验证集为了介绍不同的损失函数，我们将开发一个小型多层感知器(MLP)模型。根据问题定义，有20个特征作为输入，经过我们的模型。需要要预测的一个实值，所以输出层将有一个节点。...我们使用SGD进行优化，并且学习率为0.01，动量为0.9，两者都是合理的默认值。训练将进行100个轮，测试集将在每个阶段结束时进行评估，并且绘制学习曲线。...在运行示例的第一步中，打印了模型的训练和测试数据集的均方误差，因为保留了3位小数，所以显示为0.000 从下图中可以看出，模型收敛速度相当快，训练和测试性能保持不变。...下图显示各训练轮次的对比MSE收敛得很好，但MSE可能过拟合了，因为它从20轮开始下降变得变换并且开始上升。...在网络的输出层中，必须使用tanh激活函数的单个节点以输出介于 -1 和 1 之间的单个值。下面是完整代码：比交叉熵略差的性能，在训练和测试集上的准确性不到80%。

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机器学习第5天：多项式回归与学习曲线

也就是将x的平方和x两个项分离开，然后单独给线性模型处理，求出参数，最后再组合在一起，很好理解，让我们来看一下代码分离多项式我们使用机器学习库的PolynomialFeatures来分离多项式 from...，幸运的是，我们可以通过学习曲线来判断学习曲线介绍学习曲线图就是以损失函数为纵坐标，数据集大小为横坐标，然后在图上画出训练集和验证集两条曲线的图，训练集就是我们用来训练模型的数据，验证集就是我们用来验证模型性能的数据集...，我们往往将数据集分成训练集与验证集我们先定义一个学习曲线绘制函数 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics...（就是），然后把曲线绘制出来欠拟合曲线我们知道欠拟合就是模拟效果不好的情况，可以想象的到，无论在训练集还是验证集上，他的损失都会比较高示例我们将线性模型的学习曲线绘制出来 import numpy...（因为就是开始这一些数据训练出来的），而在验证集上效果不好，但随着训练集增加（模型学习到的越多），验证集上的误差逐渐减小，训练集上的误差增加（因为是学到了一个趋势，不会完全和训练集一样了）这个图的特征是两条曲线非常接近

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TensorFlow2 keras深度学习：MLP,CNN,RNN

学习曲线图可洞悉模型的学习动态，例如模型是否学习得很好，模型是否适合训练数据集或模型是否适合训练数据集。您可以轻松地为您的深度学习模型创建学习曲线。...首先，您必须更新对fit函数的调用，以包括对验证数据集的引用。这是训练集的一部分，不用于拟合模型，而是用于在训练过程中评估模型的性能。...fit函数将返回一个历史对象，其中包含在每个训练时期结束时记录的性能指标的痕迹。这包括选择的损失函数和每个配置的度量（例如准确性），并且为训练和验证数据集计算每个损失和度量。...学习曲线是训练数据集和验证数据集上的损失图。我们可以使用Matplotlib库从历史对象创建此图。下面的示例将小型神经网络适合于合成二进制分类问题。...在训练期间，使用30％的验证比例来评估模型，然后使用折线图绘制训练和验证数据集上的交叉熵损失。

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知识蒸馏优化多任务学习收敛性

现有方法试图通过静态/动态损失权重或梯度操纵来平衡任务收敛速度，但效果有限。...知识蒸馏异步收敛法我们在NAACL 2022提出的方法创新性地允许任务按自身节奏收敛：当某任务验证曲线达到峰值时（右图虚线），即切换为该任务的知识蒸馏损失，使用其最佳参数生成的软标签继续训练，同时其他任务仍用真实标签学习...该方法通过两种模式实现：联合训练：所有任务同时训练，逐任务切换为KD损失顺序训练：逐个添加新任务，已收敛任务始终使用KD损失电商场景实验验证在两个包含5个任务的电商数据集上测试：相似任务组（均为分类任务...）：平均提升0.9%异构任务组（多样化任务类型）：平均提升1.5%验证曲线显示该方法能有效维持已收敛任务的峰值性能（下图），避免传统方法中出现的性能下降。...技术优势该方法突破了强制同步收敛的限制，通过：保留任务特异性收敛节奏知识蒸馏锁定峰值性能支持联合/顺序两种训练范式为电商场景下的多任务学习提供了新的优化路径。

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TensorFlow 2keras开发深度学习模型实例：多层感知器（MLP），卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）

学习曲线图可洞悉模型的学习动态，例如模型是否学习得很好，模型是否适合训练数据集或模型是否适合训练数据集。您可以轻松地为您的深度学习模型创建学习曲线。...fit函数将返回一个历史对象，其中包含在每个训练时期结束时记录的性能指标的痕迹。这包括选择的损失函数和每个配置的度量（例如准确性），并且为训练和验证数据集计算每个损失和度量。...学习曲线是训练数据集和验证数据集上的损失图。我们可以使用Matplotlib库从历史对象创建此图。下面的示例将小型神经网络适合于合成二进制分类问题。...在训练期间，使用30％的验证比例来评估模型，然后使用折线图绘制训练和验证数据集上的交叉熵损失。...深度学习模型的交叉熵损失学习曲线如何保存和加载模型训练和评估模型很棒，但是我们可能希望稍后使用模型而不必每次都对其进行重新训练。

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. | 通过对抗训练和双批次正则化提高神经网络的诊断性能和临床可用性

然而，研究人员发现使用对抗训练方法很难获得精确度和鲁棒性都很好的结果。因此，该工作提出双批次正则化技术来进一步改进对抗训练方法，从而获得精确度和鲁棒性都好的效果。...3.2 方法为了提高神经网络模型在医学图像领域的分类性能，该工作提出了一种双批次正则化的对抗训练框架，传统的对抗训练方法是最大最小化如下公式：该公式内层（中括号内）是寻找使损失函数最大的扰动，外层是对神经网络进行优化...其中图（1）是不使用对抗训练方法的ROC-AUC值和扰动噪声ϵ的关系曲线图，（2）是使用对抗训练方法的ROC-AUC值和扰动噪声ϵ的关系曲线图，该对比结果表明对抗训练技术可以提高模型的鲁棒性。...（1）不使用对抗训练方法的ROC-AUC值和扰动噪声ϵ的关系曲线图（2）用对抗训练方法的ROC-AUC值和扰动噪声ϵ的关系曲线图 4.2 引入双批次正则化来改进对抗训练方法由于引入了对抗训练之后...，通过二次采样不同比例的训练集来训练模型，然后在测试集上对模型的预测效果进行评估，不同数量样本的模型效果如图。

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Python 深度学习第二版（GPT 重译）（二）

当然，游戏的目标是获得良好的泛化，但你无法控制泛化；你只能将模型拟合到其训练数据。如果你做得太好，过拟合就会发生，泛化就会受到影响。但是是什么导致了过拟合？我们如何实现良好的泛化？...这就是之前当我们尝试拟合一个 MNIST 模型时发生的情况，其中标签被洗牌：模型训练得很好，但验证准确率停留在 10%，因为用这样的数据集明显不可能泛化。也可能是你使用的模型类型不适合当前的问题。...验证损失降至 0.26，然后停在那里。你可以拟合，但你无法明显过拟合，即使在对训练数据进行多次迭代后。你在职业生涯中很可能经常遇到类似的曲线。记住，总是可以过拟合的。...当然，游戏的目标是获得良好的泛化，但你无法控制泛化；你只能将模型拟合到其训练数据。如果你做得太好，过拟合就会发生，泛化就会受到影响。但是是什么导致了过拟合？我们如何实现良好的泛化？...验证损失降至 0.26，然后停在那里。你可以拟合，但你无法明显过拟合，即使在对训练数据进行多次迭代后。你在职业生涯中很可能经常遇到类似的曲线。记住，总是可以过拟合的。

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通过学习曲线识别过拟合和欠拟合

过拟合模型非常完美地学习了每一个例子，所以它会错误地分类一个看不见的/新的例子。对于一个过拟合的模型，我们会得到一个完美/接近完美的训练集分数和一个糟糕的测试/验证分数。...欠拟合模型并不能完全学习数据集中的每一个例子。在这种情况下，我们看到训练集和测试/验证集的分数都很低。...学习曲线学习曲线通过增量增加新的训练样例来绘制训练样例样本的训练和验证损失。可以帮助我们确定添加额外的训练示例是否会提高验证分数(在未见过的数据上得分)。...训练的损失（蓝色）：一个好的拟合模型的学习曲线会随着训练样例的增加逐渐减小并逐渐趋于平坦，说明增加更多的训练样例并不能提高模型在训练数据上的性能。...过拟合模型的学习曲线在开始时具有较高的验证损失，随着训练样例的增加逐渐减小并且不趋于平坦，说明增加更多的训练样例可以提高模型在未知数据上的性能。

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【知识】 LLM中的Scaling Laws是什么？

所谓Scaling Law，指的是模型性能（如测试集上的损失或准确率）如何随着模型参数数量、训练数据量以及计算量的增加而变化的经验性定律。这一概念最初由OpenAI在2020年的开创性工作提出。...幂律关系意味着：起初增加参数或数据会显著降低损失，但边际收益递减——随着规模继续扩大，性能提升的速度会逐渐变慢，曲线在对数-对数坐标系下表现为一条近似直线。...例如，在训练自研大模型前，会先在同一数据上训练一系列小模型，记录它们的最终损失与算力消耗，然后拟合幂律曲线以外推大模型的理想性能。...这提醒我们：尽管平均来看Scaling Law是单调的，但微观上某些能力的曲线是非连续的——这也是Scaling Laws研究需要考虑的复杂情形。...对于研发者而言，这意味着评估模型需要综合考虑平均性能和特殊能力：平均性能可以通过Scaling Law预测，但特殊能力的出现往往要靠实际把模型做到足够大才能验证。

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模型评估

所以，为了得到泛化误差小的模型，在构建机器模型时，通常将数据集拆分为相互独立的训练数据集、验证数据集和测试数据集等，而在训练过程中使用验证数据集来评估模型并据此更新超参数，训练结束后使用测试数据集评估训练好的最终模型的性能...3.7 F1 score F1 score和ROC曲线也能综合地反映一个排序模型的性能。...AUC越大，说明分类器越可能把真正的正样本排在前面，分类性能越好。 ROC曲线越靠近左上越好。 3.9 Roc曲线与P-R曲线有何不同？...选择P-R曲线还是ROC曲线是因实际问题而异的，如果研究者希望更多地看到模型在特定数据集上的表现，P-R曲线则能够更直观地反映其性能。...这不就是线性回归的损失函数嘛！对，在线性回归的时候我们的目的就是让这个损失函数最小。那么模型做出来了，我们把损失函数丢到测试集上去看看损失值不就好了嘛。简单直观暴力！最常用的回归模型的评估指标。

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goldfish loss：减少训练数据泄漏，提高大语言模型输出的多样性

AIML 基础知识与常用术语全解析

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训练深度学习神经网络的常用5个损失函数

机器学习第5天：多项式回归与学习曲线

TensorFlow2 keras深度学习：MLP,CNN,RNN

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