3.数据不平衡 当数据集中某些类别的样本数量远多于其他类别时,模型可能偏向于多数类,导致训练不稳定。 解决办法: 使用数据增强、过采样、欠采样或使用损失函数加权等方法来处理不平衡数据。 4.模型结构 复杂的模型结构可能导致训练不稳定或难以收敛。 解决办法: 选择适当的模型深度和宽度,考虑使用批标准化或残差连接...
简单理解的话,相当于在梯度更新速度上加了一个权值,并且在梯度更新方向上加了一个权值。 优化训练损失函数 如果在分类问题中,使用MES和交叉熵损失函数,则使用MSE时,会因为MSE在分类问题的求导时,求导项含有梯度分之一,所以在梯度很大时,MES对于分类问题train不起来。 注:pytorch中,cross函数默认会加上softmax,所以...
loss并不是一直在下降，准确率一直在提升的，会有一些震荡存在。只要总体趋势是在收敛就行。若训练次数...
假设coding没问题，可以认为结果不稳定是随机性带来的，解决办法也很简单，就是控制随机性的来源。通常随...
loss曲线不重合也是很正常的。假设coding没问题，可以认为结果不稳定是随机性带来的，解决办法也很简单，...
神经网络训练完成之后,如果出现每次运行结果都不一样的情况,说明模型并不稳定,训练样本数据偏少。A.正确B.错误
用finetuning最好先把前面参数固定，把后面加上的参数train稳定之后再train全部参数。直接finetune后面的...
可能是梯度的问题 还有可能是学习率 可以设置动态学习率 此外 模型可能太大了 短时间不好训练 可以加上...