训练集和测试集的准确性突然下降，损失突然上升，但缓慢恢复 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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如何解决训练集损失下降而测试集损失上升？

来自ICML2020的一篇论文： Do We Need Zero Training Loss After Achieving Zero Training Error?

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我们真的需要把训练集的损失降到零吗？

一般来说，我们是用训练集来训练模型，但希望的是验证机的损失越小越好，而正常来说训练集的损失降到一定值后，验证集的损失就会开始上升，因此没必要把训练集的损失降低到0 既然如此，在已经达到了某个阈值之后，我们可不可以做点别的事情来提升模型性能呢...论文显示，在某些任务中，训练集的损失函数经过这样处理后，验证集的损失能出现"二次下降（Double Descent）"，如下图 ?...可以想像，当损失函数达到b之后，训练流程大概就是在交替执行梯度下降和梯度上升。直观想的话，感觉一步上升一步下降，似乎刚好抵消了。事实真的如此吗？我们来算一下看看。...值得一提的是，b=0.4和b=0.5时，验证集上的损失值最低仅为0.809958和0.796819，而且很明显验证集损失的整体上升趋势更加缓慢。...接下来我做了一个实验，主要是验证"继续脑洞"部分以不同的学习率一开始就交替着做梯度下降和梯度上升的效果，其中，梯度下降的学习率我设为1e-5，梯度上升的学习率为1e-6，结果如下图，验证集的损失最低仅有

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谷歌证实大模型能顿悟，特殊方法能让模型快速泛化，或将打破大模型黑箱

突然的泛化往往发生在在对于训练数据的记忆之后，模型一开始的输出与训练数据吻合，但随着训练不断持续，和测试数据的吻合度不断提高，出现了泛化。...这个过程就叫做「顿悟」上图来自于一个被训练来进行预测a+b mod 67 （即a+b的合超过67之后就会归零的模加法）的模型。研究人员首先随机将所有成对数据分成测试数据集和训练数据集。...模型的权重最初非常嘈杂，但随着测试数据上的准确性提高和模型逐渐开始泛化，它们开始展现出周期性的模式。...但是模型学习了一个泛化解决方案后，测试数据的准确性就急剧上升。...而测试数据损失的急剧下降，让模型看起来像是似乎突然开始了泛化，但其实不是，这个过程在之前就已经在进行了。但是，如果观察记录模型在训练过程中的权重，大部分权重是平均分布在这两个目标之间的。

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失败案例复盘：模型为什么“突然不行了“：安全视角下的根因分析与修复策略

系统运行初期性能良好，但突然出现大量漏报，导致多起入侵事件未被及时发现。失败现象：模型的召回率从95%下降到60%。漏报的攻击主要是新型的DDoS攻击和SQL注入攻击。...模型的误报率也有所上升，从2%上升到8%。根因分析：数据层面：真实环境中的攻击模式发生了变化，出现了新型的DDoS攻击和SQL注入攻击，而训练数据中没有这些样本。...系统运行良好，但突然出现大量误判，将正常软件误判为恶意软件，导致用户投诉。失败现象：模型的精确率从98%下降到70%。误判的软件主要是一些新发布的合法软件和常用工具。...修复效果：模型的召回率恢复到92%以上。推理时间从500ms下降到100ms以下。欺诈交易的检测率明显提高，减少了金融损失。...训练集性能好，测试集性能差模型对训练数据过度拟合增加正则化，减少模型复杂度欠拟合模型层面训练集和测试集性能都差模型复杂度不足增加模型复杂度，优化特征工程对抗攻击安全层面模型对特定输入误判

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这里有一份详细的教程

拆分数据集为了测试实际性能，我们将数据分为三部分: 70 % 用于训练，20 % 用于验证，10 % 用于测试。确保样本在每个数据集和每批训练样本中被充分打乱。...我们能看到损失函数突然上升（可能由梯度突然上升引起）。我们使用准确率图调整正则化因子。如果验证和训练准确率之间存在很大差距，则该模型出现过拟合。...如果损失值上升或者梯度爆炸，学习率降低 10。重复这个过程，直到损失值逐渐下降。典型的学习率在 1 到 1e-7 之间。 3....损失函数检查和测试损失函数的准确性。模型的损失值一定要比随机猜测的值低。例如，在 10 类别分类问题中，随机猜测的的交叉熵损失是-ln(1/10)。 7....每次把学习率降低 10%，并在简短迭代中进行测试，密切监控损失。如果它持续上升，那么学习率太高了。如果它没有下降，则学习率太低。提高学习率，直到损失提前变得平缓。

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经验之谈 | 如何从零开始构建深度学习项目？

拆分数据集为了测试实际性能，我们将数据分为三部分: 70 % 用于训练，20 % 用于验证，10 % 用于测试。确保样本在每个数据集和每批训练样本中被充分打乱。...损失的任意长期上升表明学习率太高了。如果学习率较低，则学习的速度变慢。这里是另一个学习率太高的真实样本。我们能看到损失函数突然上升（可能由梯度突然上升引起）。我们使用准确率图调整正则化因子。...如果损失值上升或者梯度爆炸，学习率降低 10。重复这个过程，直到损失值逐渐下降。典型的学习率在 1 到 1e-7 之间。...而对节点的输出，完美的形状是零均值，且值不太大（正或负）。如果不是且遇到该层有梯度问题，则在卷积层做批归一化，在 RNN 单元上做层归一化。损失函数检查和测试损失函数的准确性。...每次把学习率降低 10%，并在简短迭代中进行测试，密切监控损失。如果它持续上升，那么学习率太高了。如果它没有下降，则学习率太低。提高学习率，直到损失提前变得平缓。

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手把手教你从零搭建深度学习项目（可下载PDF版）

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拆分数据集为了测试实际性能，我们将数据分为三部分: 70 % 用于训练，20 % 用于验证，10 % 用于测试。确保样本在每个数据集和每批训练样本中被充分打乱。...损失的任意长期上升表明学习率太高了。如果学习率较低，则学习的速度变慢。 ? 这里是另一个学习率太高的真实样本。我们能看到损失函数突然上升（可能由梯度突然上升引起）。 ?...如果损失值上升或者梯度爆炸，学习率降低 10。重复这个过程，直到损失值逐渐下降。典型的学习率在 1 到 1e-7 之间。 ?...而对节点的输出，完美的形状是零均值，且值不太大（正或负）。如果不是且遇到该层有梯度问题，则在卷积层做批归一化，在 RNN 单元上做层归一化。 ? 损失函数检查和测试损失函数的准确性。...每次把学习率降低 10%，并在简短迭代中进行测试，密切监控损失。如果它持续上升，那么学习率太高了。如果它没有下降，则学习率太低。提高学习率，直到损失提前变得平缓。 ?

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构建AI智能体：模型智能训练控制：早停机制在深度学习中的应用解析

# 具体操作for batch in training_data: 前向传播 → 计算损失 → 反向传播 → 更新参数输入：训练数据批次处理：模型参数更新输出：更新后的模型权重2.3 在验证集上评估性能使用验证集测试当前模型性能...vs 验证损失的背离第60轮之前：训练损失 ↓, 验证损失 ↓ → 模型学习有效模式第60轮之后：训练损失 ↓, 验证损失 ↑ → 模型开始过拟合背离的根本原因训练损失下降：模型继续优化在训练集上的表现验证损失上升...验证损失下降趋缓，训练损失继续下降训练后期（40轮后）：验证损失开始反弹，训练损失仍缓慢下降早停触发：在验证损失明显上升后停止右图：神经网络预测结果数据与模型对比：蓝色训练点：200个训练样本，用于参数更新红色验证点...该机制的工作原理基于一个观察：在典型的训练过程中，验证集损失往往呈现先下降后上升的U型曲线模式。...下降阶段代表模型正在学习数据中的有效模式，而上升阶段则表明模型开始过度拟合训练数据中的噪声和特定样本。具体实现上，早停机制在每个训练轮次结束后都会在独立的验证集上评估模型性能。

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拆分数据集为了测试实际性能，我们将数据分为三部分: 70 % 用于训练，20 % 用于验证，10 % 用于测试。确保样本在每个数据集和每批训练样本中被充分打乱。...损失的任意长期上升表明学习率太高了。如果学习率较低，则学习的速度变慢。 ? 这里是另一个学习率太高的真实样本。我们能看到损失函数突然上升（可能由梯度突然上升引起）。 ?...如果损失值上升或者梯度爆炸，学习率降低 10。重复这个过程，直到损失值逐渐下降。典型的学习率在 1 到 1e-7 之间。 ?...而对节点的输出，完美的形状是零均值，且值不太大（正或负）。如果不是且遇到该层有梯度问题，则在卷积层做批归一化，在 RNN 单元上做层归一化。 ? 损失函数检查和测试损失函数的准确性。...每次把学习率降低 10%，并在简短迭代中进行测试，密切监控损失。如果它持续上升，那么学习率太高了。如果它没有下降，则学习率太低。提高学习率，直到损失提前变得平缓。 ?

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GAN的训练技巧：炼丹师养成计划 ——生成式对抗网络训练、调参和改进

一、模式崩溃：生成器产生的结果模式较为单一模式崩溃现象狭义上来说是生成器仅仅产生单个或有限的模式来欺骗鉴别器，仅仅只是为了得到最低的判别器损失D_loss，却忽视了数据集的分布，比如一个动物图像数据集...这可以防止鉴别器变得太容易被利用，但仅限于生成器过去已经探索过的模式。...二、训练缓慢：发生了梯度消失网络使用残差结构：自适应网络深度，同时避免梯度消失；softmax+CrossEntropy loss:通过损失函数来抵消激活函数求导后造成的梯度消失影响使用Adam优化器；...不要把判别器训练得太好，以避免后期梯度消失导致无法训练生成器，判别器的任务是辅助学习数据集的本质概率分布和生成器定义的隐式概率分布之间的某种距离，生成器的任务是使该距离达到最小；对于层数过深的模型，尽量避免使用全连接层...三、不收敛：训练不稳定，收敛的慢生成器或鉴别器损失突然增加或减少时，不要随意停止训练，损失函数往往是随机上升或下降的，这个现象并没有什么问题，遇到突然的不稳定时，多进行一些训练，关注生成图像的质量，视觉的理解通常比一些损失数字更有意义

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CS231n：6 训练神经网络（三）

有时候如果梯度检查无法进行，可以试试将hh调到1e-4或者1e-6，然后突然梯度检查可能就恢复正常。这篇维基百科文章中有一个图表，其x轴为 h 值，y轴为数值梯度误差。...一些看起来很有意思的损失函数图像：lossfunctions.tumblr.com. 3.2 训练集和验证集准确率在训练分类器的时候, 需要跟踪的第二重要的数值是验证集和训练集的准确率....对于细节感兴趣的读者，我们提供了一些拓展阅读。 4.1 随机梯度下降及各种更新方法普通更新最简单的更新形式是沿着负梯度方向改变参数(因为梯度指向的是上升方向，但是我们通常希望最小化损失函数)。...最后，如果你有足够的计算资源，可以让衰减更加缓慢一些，让训练时间更长些。...进行粗搜索的时候，让模型训练一个周期就可以了，因为很多超参数的设定会让模型没法学习，或者突然就爆出很大的损失值。

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「深度学习一遍过」必修11：优化器的高级使用+学习率迭代策略+分类优化目标定义

学习率足够小，理论上是可以达到局部最优值的（非凸函数不能保证达到全局最优），但学习率太小却使得学习过程过于缓慢，合适的学习率应该是能在保证收敛的前提下，能尽快收敛。...momentum=0.9) exp_lr_scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer_ft, step_size=100, gamma=0.1) 我们可视化后发现，训练集和测试集整体的正确率是呈现上升趋势...，训练集的呈现下降趋势也没问题，但测试集的呈现突然地暴涨而无法收敛，于是我们断定选用优化算法，尤其是填入的这几个参数无法阻止模型梯度发散，所以决定换个优化算法试试，具体见下文。...scheduler.step() 3 分类优化目标定义机器学习用有限训练集上的期望损失作为优化目标(代理损失函数 )，损失代表预测值与真实值的不一致程度，损失函数越小，一般模型的性能越好...观察训练集和测试集的误差就能知道模型的收敛情况，估计模型的性能。

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手把手教你从零到一搭建深度学习项目

拆分数据集为了测试实际性能，我们将数据分为三部分: 70 % 用于训练，20 % 用于验证，10 % 用于测试。确保样本在每个数据集和每批训练样本中被充分打乱。...我们能看到损失函数突然上升（可能由梯度突然上升引起）。我们使用准确率图调整正则化因子。如果验证和训练准确率之间存在很大差距，则该模型出现过拟合。...如果损失值上升或者梯度爆炸，学习率降低 10。重复这个过程，直到损失值逐渐下降。典型的学习率在 1 到 1e-7 之间。 3....损失函数检查和测试损失函数的准确性。模型的损失值一定要比随机猜测的值低。例如，在 10 类别分类问题中，随机猜测的的交叉熵损失是-ln(1/10)。 7....每次把学习率降低 10%，并在简短迭代中进行测试，密切监控损失。如果它持续上升，那么学习率太高了。如果它没有下降，则学习率太低。提高学习率，直到损失提前变得平缓。

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手把手教你从零搭建深度学习项目（附链接）

拆分数据集为了测试实际性能，我们将数据分为三部分: 70 % 用于训练，20 % 用于验证，10 % 用于测试。确保样本在每个数据集和每批训练样本中被充分打乱。...我们能看到损失函数突然上升（可能由梯度突然上升引起）。我们使用准确率图调整正则化因子。如果验证和训练准确率之间存在很大差距，则该模型出现过拟合。...如果损失值上升或者梯度爆炸，学习率降低 10。重复这个过程，直到损失值逐渐下降。典型的学习率在 1 到 1e-7 之间。 3....损失函数检查和测试损失函数的准确性。模型的损失值一定要比随机猜测的值低。例如，在 10 类别分类问题中，随机猜测的的交叉熵损失是-ln(1/10)。 7....每次把学习率降低 10%，并在简短迭代中进行测试，密切监控损失。如果它持续上升，那么学习率太高了。如果它没有下降，则学习率太低。提高学习率，直到损失提前变得平缓。

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如何解读和分析 YOLO 训练结果：实用指南

如何比较两轮训练结果假设在足球比赛视频检测中，第一轮训练包含球员(Player)和足球(Ball)，第二轮新增球门(Goal)类别后效果反而下降。...40% → 两类外观相似需数据增强原有球员检测精度下降 → 新类别分散了模型注意力损失曲线解读val_loss 在第50 epoch后开始上升 → 典型过拟合信号cls_loss 波动剧烈 → 学习率可能设置过高解决方案类别平衡法则手动对目标帧进行过采样...开始增加但 train/cls_loss 仍在下降，则可能是过度拟合。...mAP突然下降通常是由于学习率飙升或过度增强造成的。检查学习率调度程序和数据转换。后期epoch中的mAP波动模型不稳定。可能表示数据存在噪声、批次大小不合适或批次范数存在问题。...它还涉及：仔细检查指标和损失战略数据集构建和注释平衡了解每个参数趋势告诉你有关模型行为的信息观察训练动态，如收敛、振荡或发散掌握这个过程将帮助你训练出具有良好泛化能力的模型。

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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

但模型的庞大规模也带来了计算成本的上升和部署难度的增加。...大多数现有的剪枝方法如渐进幅度剪枝（gradual magnitude pruning），需要在剪枝步骤后进行大量的再训练以恢复准确性，而 GPT 规模的模型通常需要大量的用于训练或微调的计算量和参数调整量...大多数现有的剪枝方法如渐进幅度剪枝（gradual magnitude pruning），需要在剪枝步骤后进行大量的再训练以恢复准确性，而 GPT 规模的模型通常需要大量的用于训练或微调的计算量和参数调整量...在数据集和评估指标方面，实验采用了原始 WikiText2 测试集的困惑度来评估 SparseGPT 压缩方法的准确性，同时为了增加可解释性，还使用了一些 ZeroShot 精度指标。...图注：OPT 模型家族在原始 WikiText2 测试集的困惑度可见，使用幅度剪枝来压缩的模型准确性在所有尺寸上都很糟糕，而且模型越大，准确度下降得越厉害。

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深度学习基础入门篇：优化策略梯度下降算法：SGD、MBGD、Momentum、Adam、AdamW

最终模型对训练数据集拟合的最好的情况是在损失函数值最小的时候，在指定数据集上时，为损失函数的平均值最小的时候。...如果我们需要求解损失函数的最大值，可通过梯度上升法来迭代。梯度下降法和梯度上升法可相互转换。...依据计算目标函数梯度使用的数据量的不同，有三种梯度下降的变体，即批量梯度下降，随机梯度下降，Mini-batch梯度下降。根据数据量的大小，在参数更新的准确性和执行更新所需时间之间做了一个权衡。...2.1 批量梯度下降,BGD 标准的梯度下降，即批量梯度下降（batch gradient descent,BGD），在整个训练集上计算损失函数关于参数θ的梯度。...而因为收敛慢的问题应运而生的自适应优化算法Adam、AdaGrad、RMSprop 等，但这些自适应的优化算法虽然可以在训练早期展现出快速的收敛速度，但其在测试集上的表现却会很快陷入停滞，并最终被 SGD

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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。...欠拟合模型的学习曲线在开始时具有较低的训练损失，随着训练样例的增加逐渐增加，并在最后突然下降到任意最小点(最小并不意味着零损失)。这种最后的突然下跌可能并不总是会发生。...分析生成的学习曲线时，可以关注以下几个方面：欠拟合：如果学习曲线显示训练集和验证集的性能都比较低，或者两者都随着训练样本数量的增加而缓慢提升，这通常表明模型欠拟合。...这种情况下，模型可能太简单，无法捕捉数据中的基本模式。过拟合：如果训练集的性能随着样本数量的增加而提高，而验证集的性能在一定点后开始下降或停滞不前，这通常表示模型过拟合。

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入门 | 一文简述深度学习优化方法——梯度下降

一旦有了梯度和学习率，我们就开始行动，然后在最终到达的任何位置重新计算梯度，然后重复这个过程。梯度的方向告诉我们哪个方向上升的最快，它的幅值则表示最陡峭的上升/下降有多陡。...梯度是一个向量，它给出了损失函数上升最快的方向。下降最快的方向恰好和梯度方向相反，这就是为什么要从权重向量中减去梯度向量的原因。...随机性的解救那么，我们如何在尝试收敛到全局最优值的同时摆脱局部极小值和鞍点呢？答案是使用随机梯度下降。到目前为止，我们一直使用通过对训练集上的所有可能样本的损失值求和得到的损失函数进行梯度下降。...因为平坦的最小值很容易收敛到，而且越过最小值或者在最小值的脊梁之间跳跃的可能性更小。更重要的是，我们期望测试集的损失曲面与我们训练的训练集的损失曲面略有不同。...近年来，循环学习率变得流行起来，在循环学习率中，学习率是缓慢增加的，然后缓慢减小，以一种循环的形式持续着。 Leslie N.

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