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模型权重未更新，但损失正在减少

，可能是由于以下原因：

学习率设置合理：学习率是控制模型参数更新的步长，如果学习率设置过大，可能导致模型参数在损失函数最小值附近震荡，无法收敛；如果学习率设置过小，模型参数更新缓慢，可能需要更多的迭代次数才能达到最优解。在这种情况下，可以尝试调整学习率的大小，以加快模型参数的更新速度。
损失函数选择合适：损失函数是衡量模型预测结果与真实值之间差异的指标，选择合适的损失函数可以帮助模型更好地优化。如果损失函数选择不当，可能导致模型在训练过程中无法准确地反映损失的变化。在这种情况下，可以尝试使用其他适合问题的损失函数，以提高模型的训练效果。
数据集质量问题：模型的训练结果受到输入数据的影响，如果数据集中存在噪声、异常值或者标签错误等问题，可能导致模型无法准确地学习到数据的特征。在这种情况下，可以对数据集进行清洗、预处理或者增加更多的训练样本，以提高模型的训练效果。
模型架构设计问题：模型的架构设计也会对训练结果产生影响。如果模型的层数过多、参数过多或者模型结构设计不合理，可能导致模型无法充分学习数据的特征。在这种情况下，可以尝试简化模型的结构、减少参数的数量或者使用其他更适合问题的模型架构，以提高模型的训练效果。

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调试神经网络的清单

网络持续训练，损失仍在不断减少。几个小时后会收敛，但结果却很糟糕。那么该怎么办呢？...预期的初始损失将达到 -0.2ln(0.5)-0.8ln(0.5) = 0.693147。如果您的初始损失远大于1，则可能表明神经网络的权重未平衡（即初始化得较差）或您的数据未正则化。...您可能遇到以下错误：梯度更新的算式不正确未应用权重更新消失或爆炸的梯度如果您的梯度值是零，这可能意味着优化器中的学习率太小，或者你遇到了上述的错误＃1：不正确的梯度更新算式。...除了查看梯度更新的绝对值之外，还要确保监视每个层的激活幅度、权重和更新。例如，参数更新的幅度（权重和偏差）应为1-e3。...5.跟踪你的工作在您忘记所使用的学习率或类别权重之前，很容易忽略记录实验的重要性。通过更好的跟踪，您可以轻松查看和重现以前的实验，以减少重复工作（也就是遇到相同的错误）。

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一方面，学生和教师模型都在标注数据上进行训练，然后使用双边-EMA更新它们的权重，从而使两个模型能够相互学习。另一方面，使用伪标签对未标注数据执行双边监督。...首先，它们的权重更新方向是单向的，教师模型的权重是通过指数移动平均（EMA，定义在公式3中）由学生模型合成的。这种单向更新阻碍了教师和学生模型之间的知识共享。...对于基于MT的框架，它们结合了学生和教师模型，但权重更新是单向的，因此教师和学生模型的学习能力受到严重限制。一方面，对于MT，教师模型的权重只是学生模型的EMA。...是交叉熵损失，定义为：然后，网络的权重通过网络的EMA进行更新，公式为：其中是网络在步骤的权重，是在步骤使用EMA更新权重但之前未进行监督训练的的权重，是在步骤使用监督训练但之前未使用EMA更新权重的的权重...双边监督在MT框架中，只考虑了MSE损失，其中计算了未标注数据上的像素级相似性，并应用于更新学生模型的权重。MSE损失忽略了类别信息，因为它旨在使学生和教师模型表现相同。

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BN层迎来升级版MABN | 轻轻松松几行代码帮你解决跨域问题，同时顺手涨点

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ReliableStudent | 减轻噪声伪标签的半监督3D目标检测方法，超越 KITTI 3D目标检测在点云水平！

它还显著减少了与零接近的IoU的假阴性。（彩色观看效果最佳）由于在标注数据上的预训练有限，教师模型无法有效泛化，导致伪标签噪声较大，阻碍了学生模型的学习。...基于Mean-teacher的技术[21, 22]使用学生模型权重的指数移动平均（EMA）来更新教师模型的权重，从而在未标注数据上产生更稳定的预测。...Soft Teacher [26] 通过使用教师的置信度分数抑制分类损失来处理前景 Proposal 的误分类。作者的方法遵循这一点，但另外考虑了前景目标的可靠性，使用前景可靠性权重。...教师权重作为学生模型的指数移动平均进行更新。...与3DIoUMatch不同，RPN和RCNN模块都通过分类和回归损失对标记和未标注数据进行监督学习，未标注损失权重 \lambda_{u}=1 。

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关于CNN图像分类的一份综合设计指南

首先肯定会选择Inception或ResNet网络类型的模型，因为这两个网络比VGG和AlexNet模型更新，只是在精度和仿真速度两个指标之间进行了权衡，如果想要精度，选择ResNet网络是个不错的开端...用智能卷积设计减少运行时间和内存消耗 CNN总体设计的最新进展已经有一些令人惊叹的替代方案，在不损失太多精度的前提下，可以加快CNN仿真运行的时间并减少内存消耗。...举一个简单的例子：假设你正在训练一个网络模型，该模型用来预测视频中是否有人持有致命武器。但是训练数据中只有50个持有武器的视频，而有1000个没有持有武器的视频。...针对这个问题，可以做一些事情来解决：在损失函数中使用权重：对数据量小的类别在损失函数中添加更高的权重，使得对于该特定类别的任何未正确分类将导致损失函数输出非常高的错误。...又假设正在尝试分类外太空图像中是否包含行星，这类的数据与ImageNet的数据集有很大的不同，因此需要重新训练模型后面的卷积层。 ?

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【动手学深度学习】多层感知机之权重衰减研究详情

更新方程如下：其中： ω 是权重的第i个元素是学习率（控制更新的步长）是L1正则化参数（控制正则化的强度）是损失函数 ∂/∂ω 是损失函数关于权重ω的梯度 sign(ω) 是ω的符号函数（...这对于特征选择和模型解释性非常有用，可以通过选择重要的特征来提高模型的泛化能力。更新方程的具体实现可能因使用的深度学习框架而有所不同，但基本的思想是相同的。 4.我们知道。...对于的更新方程，可以使用以下形式：其中：是权重矩阵是学习率（控制更新的步长）是Frobenius范数的正则化参数（控制正则化的强度）是损失函数 / 是损失函数关于的梯度更新方程的第二项...例如，L1正则化、L2正则化、弹性网络（Elastic Net）等，它们通过在损失函数中添加额外的正则化项，限制模型参数的大小，减少过拟合的风险。...接着定义了损失函数和优化器，并使用反向传播算法来更新模型的权重和偏置。接下来，开始尝试权重衰减技术。在训练过程中，我引入了一个权重衰减项，它会惩罚大的权重值。

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你的神经网络不起作用的37个理由

一切看起来都很好：梯度是逐渐变化的，损失在减少。但接下来的预测：都是零，所有的图像背景都没有被检测到。“我做错了什么？”——我问我的电脑，但它没有回答我。...验证损失输入如果你正在使用框架提供的损失函数，请确保传递给它的是它所期望的值。...20.调整损失权重如果损失由几个较小的损失函数组成，请确保它们相对于每个损失函数的大小是正确的。这可能需要测试不同的损失权重的组合。 21....可视化训练（1）监视每一层的激活、权重和更新。确保它们的大小匹配。例如，参数更新的大小(权重和偏差)应该是1-e3。（2）考虑一个可视化库，比如Tensorboard和Crayon。...升高/降低学习率低学习率将导致你的模型收敛得非常缓慢。高学习率会在开始时迅速减少损失，但可能很难找到一个好的解决方案。用你目前的学习速度乘以0.1或10来解决问题。 37.

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独家 | 你的神经网络不起作用的37个理由（附链接）

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斯坦福博士韩松毕业论文：面向深度学习的高效方法与硬件

在算法方面，我们研究如何简化和压缩 DNN 模型，以减少计算量和内存的占用。在 ImageNet 上，我们在不损失预测准确度的情况下将 DNN 压缩了 49 倍 [25,26]。...在 ImageNet 数据集中，剪枝方法可以将 AlexNet 的参数数量减少 9 倍（6100 万降低为 670 万）而没有准确度上的损失。...VGG-16 同样有类似的现象，参数总量可以减少 13 倍左右（1.38 亿降低为 1.03 千万）而完全没有准确度损失。...表 4.1：深度压缩在没有准确度损失的情况下节约了 17 倍到 49 倍的参数存储需求。 ? 表 4.9：使用不同更新方法比较均匀量化和非均匀量化的结果。...将 EIE 在九个 DNN 基准上进行评估，它的速度分别是未压缩 DNN 的 CPU 和 GPU 实现的 189 和 13 倍。

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首个千亿模型压缩算法 SparseGPT 来了，降低算力成本的同时保持高精度

模型压缩（model compression）是当前使用较多的一种降低大模型计算成本的方法，但迄今为止，几乎所有现有的 GPT 压缩方法都专注于量化（quantization），即降低单个权重的数值表示的精度...给定一个固定的剪枝掩码 M，使用 Hessian 逆序列(HUj )并更新这些行中位于列“右侧”的剩余权重，逐步修剪权重矩阵 W 的每一列中的权重处理。...具体来说，修剪后权重（深蓝⾊）“右侧”的权重将被更新以补偿修剪错误，而未修剪的权重不会生成更新（浅蓝⾊）。...对于 BLOOM-176B 模型，尽管幅度剪枝可以达到 30% 的稀疏度而没有显著的精度损失，但相比之下，SparseGPT 可以实现 50% 的稀疏度，即 1.66 倍的提升。...值得注意的是，SparseGPT 的方法是局部的：在每个修剪步骤之后，它都会执行权重更新，旨在保留每一层的输入输出关系，这些更新是在没有任何全局梯度信息的情况下计算的。

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检查你的预训练模型的预处理过程如果你正在使用一个已经预训练过的模型，确保你现在正在使用的归一化和预处理与之前训练模型时的情况相同。...调整损失权重如果你的损失由几个更小的损失函数组成，那么确保它们每一个的相应幅值都是正确的。这可能会涉及到测试损失权重的不同组合。 21....减少正则化，比如 dropout、批规范、权重／偏差 L2 正则化等。...可视化训练监督每一层的激活值、权重和更新。确保它们的大小匹配。例如，参数更新的大小（权重和偏差）应该是 1-e3。考虑可视化库，比如 Tensorboard 和 Crayon。...增加、减少学习速率低学习速率将会导致你的模型收敛很慢；高学习速率将会在开始阶段减少你的损失，但是可能会导致你很难找到一个好的解决方案。试着把你当前的学习速率乘以 0.1 或 10。 37.

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检查预训练模型的预处理如果您使用预先训练好的模型，请确保您正在使用与该模型训练时相同的规范化和预处理。例如，图像像素是在[0,1]、[-1,1]还是[0,255]的范围内？ 15....验证损失的输入如果你正在使用“已有框架”提供的损失函数，那你一定要按照指定方法输入指定数据。...调整损失的权重如果你的损失是由几个小的损失函数组成的，确保他们的相关权重是合适的。这也许包括了测试几种不同的权重组合。 21....可视化训练的过程监控每层的激活函数，权重和更新情况。确保它们的值是对得上的。比如，参数(权重和偏差)的更新值应该是1-e3。考虑诸如Tensorboard和Crayon的可视化库。...增加／减少学习率学习率过低，可能会导致你的模型收敛的很慢。而学习率过高，也会有一些不良影响————起初损失快速减少，但是最后却不易找到良好解决办法。建议改变你的学习率，可以尝试乘以0.1或10。

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黑客视角：避免神经网络训练失败，需要注意什么？

这是 PyTorch 用户特有的，因为这些梯度是在反向传播过程中累积的，不会更新。你不希望将权重以小批量混合；你希望以正确的方式更新参数。...你不想在训练过程的一开始就分道扬镳，也不想学习速率太低，以至于模型需要永远接受训练。非常高的学习速率会导致非常大的权重更新，产生 NaN 值。...假设您正在处理狗猫数据集，有一些狗的图像被错误地标记为猫，有些猫的图像被错误地标记为狗。如果在错误未纠正的情况下训练模型，你会发现它没有按预期执行。...这不仅比无权值剪枝的网络有更好的性能，它还表明了：与更大的、未运行的网络相比，积极剪枝的网络（85% 到 95% 的权重修剪）性能没有下降只有适度剪枝的网络（50% 到 90% 的权重修剪）通常比未剪枝的网络表现更好...深度学习模型的大小取决于其权重记录的精度。精度越高，模型就越重。所以，问题是：我们能否利用较低的数值精度来表示（重）网络的权重？当然可以，但这需要更低的精度，尽管它仍然可以与较重模型的精度相媲美。

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