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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

可能是由以下原因引起的：

数据质量问题：训练集和测试集中的数据可能存在错误、缺失或异常值，导致模型无法准确地学习和预测。解决方法是对数据进行清洗、去除异常值，并确保数据集的质量。
过拟合问题：模型在训练集上过度拟合，导致在测试集上的泛化能力下降。过拟合可以通过增加训练数据量、使用正则化技术（如L1、L2正则化）、减少模型复杂度等方法来缓解。
学习率问题：训练过程中学习率设置不合适，导致模型在训练初期过于激进地更新参数，可能错过了全局最优解。可以尝试调整学习率的大小或使用自适应学习率算法（如Adam、Adagrad）来优化模型的训练过程。
特征选择问题：训练集和测试集中的特征可能不具有代表性或相关性较低，导致模型无法准确地学习和预测。可以通过特征工程的方法来选择更具有区分度和相关性的特征，或者使用特征选择算法（如卡方检验、互信息）来筛选特征。
模型选择问题：所选用的模型可能不适合解决当前的问题，或者模型的参数设置不合理。可以尝试使用其他类型的模型或者调整模型的参数来提升模型的性能。

对于以上问题，腾讯云提供了一系列相关产品和服务来支持云计算和机器学习任务：

数据清洗和处理：腾讯云数据处理服务（https://cloud.tencent.com/product/dps）可以帮助用户进行数据清洗、去重、转换等操作，提高数据质量。
机器学习平台：腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）提供了丰富的机器学习算法和模型，支持模型训练、调优和部署，帮助用户解决过拟合和模型选择等问题。
自适应学习率算法：腾讯云机器学习平台中的优化器（https://cloud.tencent.com/product/tiia）支持自适应学习率算法，如Adam和Adagrad，可以自动调整学习率，提高模型的训练效果。
特征选择工具：腾讯云机器学习平台中的特征选择工具（https://cloud.tencent.com/product/tiia）提供了多种特征选择算法，如卡方检验和互信息，帮助用户选择最具有代表性和相关性的特征。

通过使用腾讯云的相关产品和服务，用户可以更好地解决训练集和测试集准确性下降的问题，并提升模型的性能和稳定性。

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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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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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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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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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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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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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手把手教你从零到一搭建深度学习项目

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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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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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keras中epoch,batch,loss,val_loss用法说明

2、batch （1）keras官方文档中给出的解释：深度学习的优化算法，说白了就是梯度下降。每次的参数更新有两种方式：第一种，遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。...这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍，计算量开销大，计算速度慢，不支持在线学习，这种称为Batch gradient descent,批梯度下降另一种，每看一个数据就算一下损失函数，...对于固定的batch size: （a）在合理范围内随着epoch的增加，训练集和测试集的误差呈下降趋势，模型的训练有了效果（b）随着epoch的继续增加，训练集的误差呈下降而测试集的误差呈上升趋势...，模型过拟合训练集对测试集性能不好（2）实验实验，通过实验+经验选取合适的batch size 和 epoch 训练截图： ?...需要减小学习率或批量数目;（减少学习率） train loss 不断上升，test loss不断上升，说明网络结构设计不当，训练超参数设置不当，数据集经过清洗等问题。

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不需要大把的GPU如何赢得Kaggle比赛？fast.ai给出的十个技巧

每当fast.ai团队（以及他们的AI研究人员和合作者网络）发现一篇特别有趣的论文时，他们就会在各种数据集上进行测试，并找出优化它的方法。如果它们成功，它将在库中实现，并且用户可以快速访问该技术。...学习率是训练神经网络最重要的超参数，但直到最近才确定它的价值。...通过找到学习率最高且损失仍在下降的值来确定最佳学习率，在上述情况下，该值将为0.01。 4.余弦退火随着每次随机梯度下降（SGD），网络应该越来越接近损失的全局最小值。...梯度下降可能会陷入局部最小值通过突然提高学习率，梯度下降可以“跳出”局部最小值并找到通向全局最小值的路。...# This is automatically turned off for the validation set 他们用于解决过拟合和提高准确性的另一种非常简单有效的方法是对较小的图像尺寸进行训练

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【论文复现】基于CGAN的手写数字生成实验——超参数调整

BGD：batch size=整个训练集，每次迭代时需要计算每个样本上损失函数的梯度并求和，梯度准确。...关于loss曲线的说明初始阶段g_loss上升，d_loss下降，即训练不稳定：G还没有学习到足够好的数据分布，因此 g_loss 会先上升。...随着训练的进行, G和D逐渐达到平衡，g_loss 会稳步下降并最终收敛到一个稳定的水平。而D在不断适应G生成的更逼真的样本，并变得难以区分真实样本和生成样本，导致d_loss上升并逐渐趋于稳定。...通过增加epoch，可以提高手写数字图像的质量和清晰度。但如果epochs过多，可能导致模型过拟合，对训练数据的噪声和细节学习过多，降低模型的泛化能力，本实验暂未出现该情况。...而n_critic越大，loss进入收敛状态越快，但同时也会使得训练过程变得更加缓慢。

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