没法代表总体的样本均值和方差，所以在eval过程中，这个可能算是一个影响。batchsize=1 导致 BN 的行为...
将上述实验现象翻译过来就是,模型开train模式进行评估,即用当前batch的均值与方差去继续更新running_mean,running_var作为μ , σ \mu, \sigmaμ,σ,这样的效果反而比开eval模式固定统计出来的running_mean,running_var作为μ , σ \mu, \sigmaμ,σ更好。导致上述问题的原因可能有以下这些: batchsize较小导...
我的模型中,eval模式和train模式不同之处在于Batch Normalization和Dropout。Dropout比较简单,在train时会丢弃一部分连接,在eval时则不会。Batch Normalization,在train时不仅使用了当前batch的均值和方差,也使用了历史batch统计上的均值和方差,并做一个加权平均(momentum参数)。在test时,由于此时batchsize不一定一致,因此...
### modelmodel_name_or_path:/opt/gfbai/models/Meta-Llama-3-8B-Instructadapter_name_or_path:saves/llama3-8b/lora/sft/checkpoint-54### methodfinetuning_type:lora### datasettask:mmlusplit:traintemplate:fewshotlang:enn_shot:5### outputsave_dir:saves/llama3-8b/lora/eval### evalbatch_size...
model.eval()的作用是不启用 Batch Normalization 和 Dropout。 如果模型中有BN层(Batch Normalization)和Dropout,在测试时添加model.eval()。model.eval()是保证BN层能够用全部训练数据的均值和方差,即测试过程中要保证BN层的均值和方差不变。对于Dropout,model.eval()是利用到了所有网络连接,即不进行随机舍弃神经元...
validation_steps=800 // batch_size) model.save_weights('first_try.h5') # always save your weights after training or during training 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 这个方法使得我们在50个epoches(一个被任意挑选的数字 - 由于模型很小并且使用了dropout,在这点上似乎没有太多过拟合)的验证准确率为0.7...
我们在训练神经网络的时候,超参数batch_size的大小会对模型最终效果产生很大的影响,通常的经验是,batch_size越小效果越差;batch_size越大模型越稳定。...== 0: eval() 如果你想设置batch_size=64结果爆显存了,那么不妨设置batch_size=16,然后定义一个变量accum_steps=4,每个mini-batch...仍然正常前向传播以...
还有认为是eval时batchsize过小的原因,导致每个mini-batch的数据分布无法符合整个数据集,我的batchsize时32,比我训练是还要大。 不过我测试了一下,在训练好的模型上,使用train()模式,带有dropout()系数的准确率是低于不使用dropout的,差别在4个点左右。 2 过拟合,训练集和测试集准确率差了15个点...
Reproduction / 复现过程 17%|█▋ | 500/3000 [02:36<13:09, 3.17it/s] Running Evaluation Num examples = 0 Batch size = 4 ╭───────────────────── Traceback (most recent call last) ──────────────────────╮│ /home/codes/GLM-4/fine...
使用PyTorch进行训练和测试时一定注意要把实例化的model指定train/eval。model.eval()时,框架会自动把BN和Dropout固定住,不会取平均,而是用训练好的值,不然的话,一旦test的batch_size过小,很容易就会被BN层导致生成图片颜色失真极大!!! 代码语言:javascript 代码运行...