深度学习在训练模型时,输出的每个参数代表啥意思?

Posted 2023-05-01

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- 33s - loss: 0.8962 - acc: 0.4260 - mean_absolute_error: 0.7234 - val_loss: 0.9107 - val_acc: 0.4212 - val_mean_absolute_error: 0.7326

假设我们有一个系统S，它有n层（S1,…Sn），它的输入是I，输出是O，形象地表示为： I =>S1=>S2=>…..=>Sn => O，如果输出O等于输入I，即输入I经过这个系统变化之后没有任何的信息损失（呵呵，大牛说，这是不可能的。信息论中有个“信息逐层丢失”的说法（信息处理不等式），设处理a信息得到b，再对b处理得到c，那么可以证明：a和c的互信息不会超过a和b的互信息。这表明信息处理不会增加信息，大部分处理会丢失信息。当然了，如果丢掉的是没用的信息那多好啊），保持了不变，这意味着输入I经过每一层Si都没有任何的信息损失，即在任何一层Si，它都是原有信息（即输入I）的另外一种表示。现在回到我们的主题Deep Learning，我们需要自动地学习特征，假设我们有一堆输入I（如一堆图像或者文本），假设我们设计了一个系统S（有n层），我们通过调整系统中参数，使得它的输出仍然是输入I，那么我们就可以自动地获取得到输入I的一系列层次特征，即S1，…, Sn。

对于深度学习来说，其思想就是对堆叠多个层，也就是说这一层的输出作为下一层的输入。通过这种方式，就可以实现对输入信息进行分级表达了。

另外，前面是假设输出严格地等于输入，这个限制太严格，我们可以略微地放松这个限制，例如我们只要使得输入与输出的差别尽可能地小即可，这个放松会导致另外一类不同的Deep Learning方法。上述就是Deep Learning的基本思想。追问

你可以帮我解释下那些参数的含义吗?

参考技术A loss 损失函数值，与你定义的损失函数值相关

acc 准确率
mean_absolute_error 平均绝对误差
前面带val_表示你的模型在验证集上进行验证时输出的这三个值，验证在每个epoch后进行本回答被提问者和网友采纳

深度学习如何训练出好的模型

深度学习在近年来得到了广泛的应用，从图像识别、语音识别到自然语言处理等领域都有了卓越的表现。但是，要训练出一个高效准确的深度学习模型并不容易。不仅需要有高质量的数据、合适的模型和足够的计算资源，还需要根据任务和数据的特点进行合理的超参数调整、数据增强和模型微调。在本文中，我们将会详细介绍深度学习模型的训练流程，探讨超参数设置、数据增强技巧以及模型微调等方面的问题，帮助读者更好地训练出高效准确的深度学习模型。

本文将从数据、模型、超参数和训练中的技巧展开探讨

深度学习如何训练出好的模型

• 数据
• • 数据集质量
  • 数据增强
• 模型选择
• 超参数
• 训练中的技巧

数据

从数据层面上， 能够影响模型性能的有二个因素：

1. 数据集的质量
2. 数据增强

数据集质量

数据质量：数据应该是准确，完整，无误，且具有代表性。如果数据集有错误或缺失，将会影响模型的性能，选择分辨率越高肯定对模型是越好的，但是也要考虑到模型训练占用的内存够不够，因为分辨率越高，数据量就越大

数据量：更多的数据通常可以提高模型的性能，因为它使得模型更具有代表性和泛化能力。但是，数据集的大小也会影响训练时间和资源要求。但对模型训练收敛来说，数据量大小对于模型收敛没有决定性的影响，只能说数据量越大，同时数据多样性分布性很好，模型是一定会泛化

数据多样性：为了获得更好的泛化能力，数据集应该具有多样性。这意味着应该包含不同的样本，以便模型可以学习到数据中的各种模式。对于样本多样性来说，每一个类别的样本数量应该是一样的，最好是再增加负样本（正样本就是图像标注信息的，负样本没有标注信息的，举例说正样本图像中有人有车、负样本图像中就什么事物都没有）。其中正样本和负样本比例，建议为1:2或1:3，这是因为现实世界中负样本比正样本更多，但也要根据自己模型的场景来判断，如何过多的负样本，模型会偏向于识别负样本，而无法识别出正样本了。

数据预处理：在选择数据集之前，需要了解数据的特性并进行预处理。例如，对于图像分类问题，可能需要对图像进行缩放或裁剪，或者将像素值标准化到[0,1]范围内。

数据来源：应该选择可靠的数据来源。一些数据集可能来自于不可靠的或不真实的来源，这可能会导致模型的性能下降。

数据分割：在选择数据集时，应该将数据分成训练集，验证集和测试集。这样可以用来评估模型的泛化能力和性能。

数据标注：在某些任务中，需要对数据进行标注，以便训练模型。这可能需要大量的人工劳动力和时间成本。但也需要注意，虽然数据集不同类别数量达到一样的平衡，但如果一个类别在图像中标注的数量远大于另一个类别在图像中标注的数量，也会导致数据不平衡。因此需要采用一些方法调整，方法如下：

1. 过采样（oversampling）：对于少数类别的样本，可以通过复制、插值等方式来增加样本数量，从而使不同类别的样本数量更加均衡。
2. 欠采样（undersampling）：对于多数类别的样本，可以随机删除一部分样本，从而使不同类别的样本数量更加均衡。
3. 权重调整（weighting）：对于不同类别的样本，可以给每个样本赋予不同的权重，从而使模型更加关注少数类别的样本。一般来说，权重可以通过计算每个类别的样本比例的倒数得到。

例如，假设我们有一个二分类任务，其中少数类别的样本占总样本数的比例为0.1，多数类别的样本占总样本数的比例为0.9。那么我们可以将少数类别的样本赋予权重为1/0.1=10，多数类别的样本赋予权重为1/0.9=1.11，从而使得模型更加关注少数类别的样本。

在实现时，一般可以通过设置损失函数中不同类别的权重参数，或者使用一些针对不平衡数据的损失函数（如Focal Loss）来实现样本权重的调整。

总结以上的信息，可以发现对于数据影响模型性能来说，主要围绕着数据的图像质量，和数据的平衡性展开（包含数据量大小、比例、标注数据量）

数据增强

在深度学习中，数据增强是一种非常重要的技术，它可以扩充数据集大小，提高模型的泛化能力，减轻过拟合的问题。下面是一些常见的数据增强方法，也说明了什么场景适合什么样的数据增强方法。

数据增强的方法除了将结构化数据转化为张量，以外其他方法也不是随便用的，一定结合合适的场景使用。

下面列举了一些常用的数据增强方法：

随机裁剪（Random cropping）：在图像中随机选取一个区域进行裁剪，从而得到多个不同的裁剪结果。

随机翻转（Random flipping）：对图像进行随机水平或垂直翻转，从而得到不同的镜像结果。

随机旋转（Random rotation）：对图像进行随机旋转，从而得到不同的旋转角度和方向的图像。

随机缩放（Random scaling）：对图像进行随机缩放，从而得到不同大小的图像。

随机颜色变换（Random color jitter）：对图像进行随机颜色变换，如亮度、对比度、饱和度等的调整。

加噪声（Add noise）：向图像中添加随机噪声，从而使模型更具有鲁棒性。

在实践中，通常会根据具体任务和数据集的特点选择适合的数据增强方法。其中随机裁剪、随机翻转、随机旋转是计算机视觉任务中通用的方法，不难想象一下，人为何在现实生活识别出事物呢，哪怕事物旋转过，只有部分呢

也需要考虑到实际场景中，选择合适的方法，具体情况就要自己多思考思考了，比如

• 一个场景就不存在事物旋转的可能，就没必要对数据进行旋转增强。
• 场景如果暴露在开阔的地方，就应该要考虑到光照的影响， 就需要对数据进行颜色上的增强，

同时，在使用数据增强方法时，需要注意避免对数据进行过度增强，否则会对模型的性能产生负面影响。此外，为了避免过拟合，也可以通过对不同数据集使用不同的数据增强策略来提高模型的泛化能力。

模型选择

选择适合自己的计算机视觉模型需要考虑多个因素，包括任务类型、数据集、模型复杂度和计算资源等。

首先，需要明确自己的任务类型是图像分类、目标检测、语义分割、实例分割、姿态估计、人脸识别、视频分析等，不同类型的任务需要使用不同的模型。

其次，需要考虑使用的数据集，数据集的规模、特点和难度等都会影响模型的表现和选择。例如，对于较小的数据集，可以使用轻量级的模型，而对于复杂的数据集，需要使用更复杂的模型，例如深度残差网络、注意力机制和Transformer等。

此外，还需要考虑计算资源的限制，例如计算能力、内存大小和显存大小等。如果计算资源有限，可以选择一些轻量级的模型或使用分布式训练等技术来加速训练。

最后，还需要考虑模型的复杂度和训练难度。一般来说，模型越复杂，需要的计算资源越多，训练难度也越大。因此，在选择模型时需要平衡模型复杂度和性能表现。

除了上述因素，还有一些其他的因素也需要考虑，例如：

1. 准确度：模型的准确度是衡量模型好坏的重要指标之一。在实际应用中，需要根据自己的任务需求来选择准确度最高的模型。
2. 可解释性：有些任务需要模型能够提供可解释性的结果，例如目标检测中需要知道每个检测框对应的物体类别、位置和大小等信息。因此，选择模型时需要考虑其可解释性。
3. 实时性：有些应用需要模型能够实时响应，例如无人驾驶和机器人控制等。因此，选择模型时需要考虑其响应时间和效率。
4. 数据增强：数据增强是一种常用的提升模型性能的技术，可以通过扩增数据集来减轻模型的过拟合问题。因此，选择模型时需要考虑其对数据增强的支持程度。
5. 可迁移性：有些应用需要模型能够在不同的场景和任务中迁移，例如使用预训练模型进行微调。因此，选择模型时需要考虑其可迁移性。
6. 可扩展性：有些应用需要模型能够在不同的设备和平台上运行，例如嵌入式设备和移动设备等。因此，选择模型时需要考虑其可扩展性。

综上所述，选择适合自己的计算机视觉模型需要考虑多个因素，需要根据具体的应用场景和任务需求进行选择。同时，也需要关注最新的研究进展和算法，以便更好地应对不断变化的计算机视觉任务和应用需求

具体模型选择，小编觉得可以先从模型的复杂度，实时性，准确性先考虑过滤掉不合适的模型，然后从一个模型复杂多小的模型开始，使用它的预训练模型进行训练，通过训练后的loss和收敛情况等因素，来判断是否选择更复杂的模型

超参数

在深度学习中，超参数是指那些需要手动设置的参数，这些参数不能直接从数据中学习得到，而需要通过调整和优化来得到最优的模型。超参数的选择对模型的训练和泛化性能有很大的影响。

以下是常见的超参数及其作用：

• Learning rate（学习率）：学习率控制了参数更新的速度，太小的学习率会导致训练速度过慢，而太大的学习率则可能导致训练不稳定，甚至无法收敛。通常需要根据具体问题和网络结构进行调整。
• Batch size（批大小）：批大小指每次迭代使用的样本数量，过小的批大小会增加训练时间，而过大的批大小会占用过多的内存。通常需要在训练开始时进行调整。
• Number of epochs（迭代次数）：迭代次数指训练的轮数，过少的迭代次数会导致欠拟合，而过多的迭代次数则会导致过拟合。通常需要根据训练集和验证集的表现来确定。
• Dropout rate（丢弃率）：丢弃率指在训练过程中随机丢弃一定比例的神经元，从而防止过拟合。过高的丢弃率会导致模型欠拟合，而过低的丢弃率则会导致过拟合。通常需要根据具体问题和网络结构进行调整。
• Regularization（正则化）：正则化通过惩罚模型复杂度来防止过拟合，常见的正则化方法包括L1正则化和L2正则化。需要根据具体问题进行调整。
• Optimizer（优化器）：优化器控制了模型参数的更新方式，常见的优化器包括SGD、Adam和RMSprop等。不同的优化器对于不同的问题和网络结构可能有不同的效果。

在深度学习训练中，超参数是指在训练过程中需要手动设置的参数，例如学习率、批量大小、正则化系数等。超参数的不同取值会对模型的性能产生不同的影响，因此需要进行合理的设置。

如果超参数过大，可能会导致模型过拟合，即在训练集上表现良好，但在测试集或新数据上表现较差；如果超参数过小，可能会导致模型欠拟合，即模型在训练集和测试集上的表现都较差。因此，需要根据数据集和模型结构进行调整。

一般来说，设置超参数时需要先使用默认值或经验值作为起点，然后进行逐步调整和验证。通常情况下，学习率可以设置为0.001或0.0001；批量大小可以设置为32或64；正则化系数可以设置为0.01或0.001等。这些值也可以根据具体任务和数据集进行微调。

此外，还有一些更高级的超参数设置方法，例如网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等。

训练中的技巧

因为训练深度学习模型，成本更高，不可能使用多钟超参数组合，来训练模型，找出其中最优的模型，那如何成本低的情况下训练出好的模型呢

在成本低的情况下，可以采用以下方法训练出好的模型：

1. 提前停止：在训练模型时，我们可以跟踪验证集的性能，并在性能不再提高时停止训练。这可以防止模型过度拟合并节省训练时间。
2. 随机搜索超参数：超参数是模型的配置选项，如层数、节点数、学习率等。随机搜索超参数可以帮助我们找到最优的模型，而不需要尝试所有可能的超参数组合。
3. 使用预训练模型：预训练模型是在大型数据集上训练的模型，可以作为初始模型来加速训练过程，并提高模型性能。
4. 迁移学习：迁移学习是指将预训练模型应用于新的任务，然后微调以适应新任务。这可以帮助我们在小数据集上训练出更好的模型。
5. 批量正则化技术：批量正则化技术，如批量归一化（Batch Normalization）和权重衰减（Weight Decay）等，可以帮助我们训练出更加稳定和准确的模型。
6. 硬件优化：使用更好的硬件，如GPU和TPU等，可以帮助我们加速模型训练，并节省时间和成本。
7. 对比实验：进行对比实验也是选择最优模型的一种方法。对比实验是指将不同的模型在相同的数据集和任务下进行训练和测试，并通过一些评价指标来比较它们的性能。可以先选择一些常用的模型作为基准线，例如ResNet、Inception、VGG等，再尝试一些新的模型，如EfficientNet、RegNet、Vision Transformer等，将它们在相同的数据集和任务下进行训练和测试，比较它们的性能差异，找出最优的模型。需要注意的是，对比实验需要选择适当的评价指标，例如准确率、F1值、平均精度均值（mAP）等，同时还需要考虑训练时间、模型大小、推理速度等因素。因此，综合考虑多个方面才能得出较为准确的结论。
8. 集成学习：是指将多个模型的预测结果进行组合，从而得到更加准确的预测结果的方法。常见的集成学习方法包括投票、平均值、堆叠等。投票是指将多个模型的预测结果进行投票，选择得票数最多的结果作为最终预测结果。平均值是指将多个模型的预测结果进行平均，作为最终预测结果。堆叠是指将多个模型的预测结果作为输入，训练一个新的模型来得到最终预测结果。需要注意的是，集成学习需要选择多个性能相近的模型进行组合，否则可能会降低预测性能。同时，集成学习也需要考虑模型的训练时间、模型大小等因素。

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