model.trian()及model.eval() net.eval() #评估模式,就是net.train(False)。 设置之后会对前向传播相关进行过滤,会关闭dropout BN等 #如果网络本身没有BN和dropout,那就没区别了。 net.train():默认参数是Train。model.train()会启动drop 和 BN,但是model.train(False)不会 如果模型中有BN层(Batch Normaliz...
taskName string 评估任务名称 description string 评估任务描述 evalType string 评估类型,说明: · manual:人工评估 · auto:自动评估 state string 说明:· Queued:任务已提交,待调度 · Running:任务已调度,执行中 · RunningWithManualBegin:运行中(可人工标注)· RunningWithMetricsCalculating:指标计算中(人工标注...
evalMode string 评估模式,说明:(1)有以下评估模式 :· rule:基于规则· model:裁判员模型 · manual:人工评估(2)多个模式使用,拼接,示例“model,manual,rule” effectMetric object 效果指标 modelForm string 评估的物料类型,说明:· model:旧数据(推理结果集评估功能上线前的评估任务)类型都是模型,即值为model...
SciEval: A Multi-Level Large Language Model Evaluation Benchmark for Scientifc Research SciEval 是一个基于科学原则设计的多层次评估基准,结合静态和动态数据,全面评估大型语言模型在基础知识、知识应用、科学计算和研究能力四个维度的科学研究能力。 SciEval: A Multi-Level Large Language Model Evaluation Ben...
最典型的评估指标是Qini curve, \mathrm{Qini}=\frac{n_{t, 1}(\phi)}{N_{t}}-\frac{n_{c, 1}(\phi)}{N_{c}} nt,1(φ)和nc,1(φ)分别代表着对照组和控制组中outcome为1的人数,分数φ表示观察人群占目标人群的比值,Nt和Nc表示实验组和对照组的总人数(独立于φ),因为Nt和Nc其实并不独立...
ModelScope上的eval_loss(评估损失)具有一定的参考价值,尤其是在模型评估和调优阶段。这个指标反映了模型在验证集上的表现,帮助你了解模型对于未参与训练的数据的泛化能力。当你说“loss看着还行”,这通常意味着该模型在验证集上的损失值是可接受的或者相比其他模型或迭代版本有所优化。 具体来说,eval_loss可以帮助你...
检查点(Checkpoint):在训练过程中,模型的权重和优化器状态会定期保存为检查点文件,以便于恢复训练或进行评估。 评估(Evaluation):使用验证数据集来测试模型的性能,通常包括计算精度、召回率等指标。 相关优势 模型选择:通过评估不同检查点的性能,可以选择最佳的模型进行部署。 监控训练进展:评估可以帮助我们了解模型是否...
训练与评估 模型状态设置 model.train(), model.eval() 二者的区别在于参数被更新,优化器用不用初始化,loss回传 训练过程:读取,转换,梯度清零,输入,计算损失,反向传播,参数更新 验证过程:读取,转换,输入,计算损失,计算指标 def train(epoch): model.train() #训练模式 ...
具体来说,基于 PARM 选出的最终图片,作者首先使用 PARM++ 评估生成图片是否符合文本描述;若图片不符合要求,会要求 RM 提供详细的错误描述,并根据该描述,要求生成模型进行自我修正(Self-correction),即模型接收反馈,并参考错误信息重新生成结果。结果表明,PARM++ 进一步提升 GenEval +10%。如下图右边所示,生成结果在...
一个Model实例中定义的操作包括前向传播网络(forward)、优化策略(optimizer)、指标评估(get_metrics)等部分,这些部分除了可以直接使用文心预置的方法之外,均可实现自定义。 基本结构 每一个Model实例中,都需要实现3个基本功能:搭建前向传播网络、选定优化策略、确定指标评估的方式。这里以一个CNN分类任务来举例说明: ...