Critical Point 当我们观察训练集上的Loss出现如下两种形式时: 蓝色线:当Loss下降到一定程度后,便不再减小。但此时的Loss并不能满足我们对模型的要求。 橙色线:Loss一直没有下降。 出现上述两种情况的原因可能是:损失函数的梯度(gradient)非常接近零,导致损失函数更新后不会下降。在训练过程中如果损失函数陷入局部最小...
标签定义不同: 标签或目标变量的定义在训练和测试数据中可能存在差异,导致模型在测试阶段的预测结果不准确。 局部最小值与鞍点 观察下图,在做 Optimization 的过程中会发现随着参数不断更新,但 training loss 不会再下降了(如蓝色曲线)。与更浅的 network 作比较,发现 loss 压得反而没有更浅的 network 低,显然是...
当batch size太大,深度学习的优化(training loss降不下去)和泛化(generalization gap很大)都会出导致在validation 上 error 很高 随机梯度噪音的在深度学习中是正比于learning rate/batch size(也证明了line scale的有效率),batch size太大,噪音就太小了。其中随机梯度噪音对于逃离saddle points (优化问题)和sharp mini...
训练时经过很多个epoch后,loss还是不下降,那么可能是因为梯度接近于 0,也就是斜率接近于0,导致参数更新的步伐接近于0,所以参数不动 loss也就降不下去。 梯度接近于 0 的位置就叫做临界点。而临界点中的saddle point(鞍点)还能找到办法让loss降低,就是改变一下梯度下降的方向!!! 利用泰勒展开式判断临界点的类型 ...
1）对网络进行训练得到Loss 2) 使用当前训练网络得到的参数，在||r||<=\varepsilon内遍历与3节点相邻...
OHEM的过程不需要设置fg-bg比率,因为任何一个类别被遗漏,它的Loss就会不断增加,然后该类别被采样的概率就越大。 3.1 实现细节 OHEM的实现方法很多,一种最直接的方式就是修改Loss Layer实现Hard Example Selection。Loss Layer计算所有ROI的Loss值,按照Loss排序选取Hard ROI,然后将Non-hard Example的Loss设置为0。这种...
在公式1,2中,我们都是假设每一样本的loss是独立的,但在BN的计算中,由于BN的计算,这些样本的loss并不是独立的,所以lossfunction的也会改变 所以; 也即将B(一个bacthsize,size为n)看做为总batchsize(size为kn)的集合xn的一个sample,所以就能将每一个sample的loss独立计算。
虽然在loss上,从零开始训练的模型loss也能下降到一个不错的值,但是最终「评测指标表现十分差」 预训练的模型是 9.9AP 而从零开始训练的模型是 3.5AP 「由于缺少数据,导致了模型过拟合现象十分严重」 同样的现象也出现在「PASCAL VOC数据集上」 ImageNet预训练模型和从零开始训练的模型的mAP分别是「82.7」和「77....
Focal loss for dense object detection. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 2018. 1 [2] Tsung-Yi Lin,Priya Goyal,Ross B. Girshick,Kaiming He和Piotr Doll'ar。密集物体检测的焦点损失。关于模式分析和机器智能的IEEE交易,2018 [3] Kaiming He, Georgia Gkioxari, Piotr Doll...
这个时候你会发现,参数的loss下降的速度变得很慢,你就会觉得gradient已经接近于0了,于是把程序停掉了,由于这个converge,是几乎base on random的参数,所以model的参数并没有被训练充分,那在training data上得到的结果肯定是很差的 为什么会有这个现象发生呢?如果你自己把Backpropagation的式子写出来的话,就可以很轻易地...