训练效果

迪哥有点愁了 2023-01-12 22:42:30

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深度学习中模型训练效果不好的原因1. 是否选择合适的损失函数2. 是否选择了合适的Mini-batch size3. 是否选择了合适的激活函数4. 是否选择了合适的学习率5. 优化算法是否使用了动量（Momentum）6. 其他原因当我们用自定义的模型去训练某个数据集时，经常会出现效果不佳的情况：精度太低、损失降不下去、泛性太差等情况。可能的原因有：数据集样本太少，多样性不够；网络模型是否添加了BN层，损失函数和激活函数的选取；优化器的选取，学习率的设置等；这里暂时不考虑数据集的原因，我们首

基于pytorch量化感知训练–浮点训练vs多bit后量化vs多bit量化感知训练效果对比代码下载地址：下载地址灰色线是量化训练，橙色线是后训练量化，可以看到，在 bit = 2、3 的时候，量化训练能带来很明显的提升。实验分析在 bit = 1 的时候，我发现量化训练回传的梯度为 0，训练基本失败了。这是因为 bit = 1 的时候，整个网络已经退化成一个二值网络了，而低比特量化训练本身不是一件容易的事情，虽然我们前面用 STE 解决了梯度的问题，但由于低比特会使得网络的信息损失巨大，因此通常

使用Vgg16模型训练效果不佳，分类的效果就跟没有训练一样，不管多少epoch都是一样。

神经网络中的基本概念batch，epoch，iterations及对训练效果的影响自己一直很迷糊，这几个关键词也是傻傻分不清楚，为了彻底搞明白，所以用文字记录： batch：批，一次网络训练读入的数据大小，对于数据集太大时，为了平衡内存效率和内存容量寻找一个最佳平衡，采用分批训练，很明显，number of batches就是分了几批，batch_size就是每一批的大小，称批量数据样本数 ...

一、实验要求在计算机上验证和测试多层神经网络针对不同数据集的训练效果，同时查阅相关资料。二、实验目的 1、掌握sklearn开发环境 2、掌握sklearn.neural_network 下的神经网络分类器 MLPClassifier； 3、掌握sklearn.linear_model 下的感知机分类器Perceptron；

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