开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何在训练过程后找出模型的验证精度？

在训练过程后找出模型的验证精度可以通过以下步骤进行：

数据集划分：将原始数据集划分为训练集和验证集。通常情况下，训练集用于模型的训练，验证集用于评估模型的性能。
模型训练：使用训练集对模型进行训练。根据具体任务和算法，选择适当的训练方法和参数进行模型训练。
模型验证：使用验证集对训练好的模型进行验证。将验证集输入到模型中，得到模型的预测结果。
计算精度：将模型的预测结果与验证集的真实标签进行比较，计算模型的验证精度。常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1值等。
调整模型：根据验证精度的结果，可以对模型进行调整和优化。例如，调整模型的超参数、改变模型的结构等。
重复步骤2-5：根据需要，可以多次进行模型训练和验证的迭代过程，直到达到满意的验证精度。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）提供了丰富的机器学习工具和算法，可用于模型训练和验证。腾讯云AI智能图像分析（https://cloud.tencent.com/product/tiia）提供了图像识别和分析的能力，可用于图像相关任务的模型验证。腾讯云自然语言处理（https://cloud.tencent.com/product/nlp）提供了文本处理和语义理解的能力，可用于文本相关任务的模型验证。

相关搜索:如何在完成训练过程后获得模型的训练精度？如何在训练后获得模型的最高精度分类模型产生极低的测试精度，尽管训练和验证精度对多类分类很好向预训练的Mobilenet模型添加密层后，精度会下降如何在训练模型的同时验证测试集？如何在训练后查看huggingface模型的变化？在使用转移学习进行对象检测的训练序列模型期间，训练和验证精度保持不变如何在训练后使用cnn模型的实际权重来提取特征？Keras seq2seq模型如何在训练时屏蔽验证中的填充零？如何在R中使用预测命令来验证我的训练模型决策树如何在预训练模型中的每个conv2d层后添加BatchNormalization循环如何在fold交叉验证后绘制适合每个折叠的数据和模型？如何在Google Cloud ML上定期训练和部署新的机器学习模型？如何自动执行此过程？如何在没有迭代的情况下在Keras中加载多输出模型的训练过程中的数据？ignite:如何在训练模型后从db/work文件夹中删除创建的ML数据集如何在使用时间序列数据集训练LSTM模型后预测未来数据或未知范围的数据？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

北航提出 PTQ4SAM | 一种高效的分割任何模型训练后量化框架,实现了无损精度，速度提高了3.9 倍 !

在本文中，作者提出了一个针对分割任何模型的训练后量化（PTQ）框架，即PTQ4SAM。首先，作者研究了由于后关键线性激活中的双峰分布导致的SAM量化内在瓶颈。...量化方法分为两类： 1）量化感知训练（QAT）和2）后训练量化（PTQ）。 QAT通过使用整个标记的训练数据集重新训练模型，但由于相应的大量数据集（SA-1B），这将耗时。...QDrop [57] 在重建过程中引入了丢弃操作，以提高优化模型的平坦度。PD-Quant [32] 在优化量化参数时引入全局信息。...训练后量化是一种压缩预训练神经网络的普遍方法。在本文中，作者仅研究硬件高效的量化方法。...特别是，在相对较高的位宽设置下，如W6A6，BIG和AGQ策略都能带来性能提升，使量化模型可与全精度模型相媲美。

3321 0

优Tech分享｜基于数据安全保护的人脸识别方法

人脸识别技术给我们的生活制造了许多便利，但与此同时，也给我们带来了诸多安全挑战。人脸数据作为个人信息的重要载体，“如何在人脸识别技术落地的过程中，安全有效地保护数据安全”成为大家需要探讨的问题。...如上图所示，在服务端计算联邦动量估计全局模型更新的方向，并在在客户端Local训练的过程中加入联邦动量来“纠正”Local SGD训练中的客户端漂移，从而加快模型的收敛速度。 ...在训练的过程中，联邦是简单平均的思路，权重比较固定，如果用静态的固定方法，每一步则不是最优。针对上述现象，优图提出了联邦验证方法，对不同的权重组合进行验证，从中寻找出最好的权重。...此外，在搜索的过程中会出现一些比较极端的情况，对模型精度有比较大的影响，所以这里引入一个平滑的系数来平滑权重。除此之外，权重搜索和模型评估是会增加整个系统的耗时，如果采用同步框架，计算效率非常低。...第二个是多验证器实验，除了在验证集上测试外，测试集IJBB和IJBC的结果验证了方法的泛化效果，随机搜索和贝叶斯搜索在精度上没有明显的差异，但是相比联邦平均有很大的提升。

8394 0

独家 | kaggle季军新手笔记：利用fast.ai对油棕人工林图像进行快速分类（附代码）

任务是需要训练一个模型，该模型以卫星图像为输入，并输出对油棕种植园的图像预测的概率。竞赛创建者为模型开发提供了经过标记后的训练和测试数据集。...训练和验证损失注意到显示出来的结果，如training_loss 和valid_loss没有？后续，会用它们来监控模型的改进。在第四个循环，得到了最佳的模型。...训练模型的输出；训练和验证损失的过程 fast.ai在运行训练和验证数据集时，内部自动选取和保存最优的那个模型。...learn.fit_one_cycle(7, max_lr=slice(1e-6,1e-4)) 学习率在1e-6和1e-4的范围范围内，对模型进行7次循环训练训练和验证损失在每个训练周期后，以图形的方式观察训练指标...训练模型的输出；训练和验证损失的进度保存第二阶段的模型训练结果。

1.1K5 0

怎样在Python的深度学习库Keras中使用度量

Keras库提供了一种在训练深度学习模型时计算并报告一套标准度量的方法。除了提供分类和回归问题的标准度量外，Keras还允许在训练深度学习模型时，定义和报告你自定义的度量。...如果你想要跟踪在训练过程中更好地捕捉模型技能的性能度量，这一点尤其有用。在本教程中，你将学到在Keras训练深度学习模型时，如何使用内置度量以及如何定义和使用自己的度量。...完成本教程后，你将知道： Keras度量的工作原理，以及如何在训练模型时使用它们。如何在Keras中使用回归和分类度量，并提供实例。如何在Keras中定义和使用你自定义的度量标准，并提供实例。...度量的值在训练数据集上每个周期结束时记录。如果还提供验证数据集，那么也为验证数据集计算度量记录。所有度量都以详细输出和从调用fit（）函数返回的历史对象中报告。...在这两种情况下，度量函数的名称都用作度量值的密匙。在这种情况下对于验证数据集来说度量将“ val_ ”前缀添加到密钥。损失函数和明确定义的Keras度量都可以用作训练度量。

2.5K8 0

每日论文速递 | 【ICLR24 Oral】LoftQ: 更好地将LLM量化与LoRA微调结合

具体来说，当在预训练模型上同时应用量化和LoRA微调时，通常会观察到与全精度微调相比，在下游任务上存在性能差距。这种性能差距在低比特（如2位）量化情况下尤为明显。...它通过训练数据集的一个小子集来校准高精度模型，从而使后续的量化受到训练数据集的指导。PTQ不涉及梯度反向传播，因此成本效益高，但通常比QAT的准确性低。...QLoRA: QLoRA是LoRA的一个变体，它在量化的背景下进行微调。然而，QLoRA在低比特量化（如2位）时可能会失败，因为它没有考虑到量化过程中引入的误差。...LoftQ的核心思想是在量化过程中考虑LoRA微调的需求，通过以下步骤实现：交替优化：LoftQ采用交替优化的方法，首先对原始的高精度预训练权重进行量化，然后进行奇异值分解（SVD）以获得低秩近似。...量化方法的比较：对比了LoftQ与现有的量化方法，如QLoRA，以及全精度LoRA微调方法。在不同的量化位宽（如2位、4位和混合精度）下进行了实验。

1K1 0

微调多模态大模型会「灾难性遗忘」，让性能大减

微调后，大模型忘性更严重了 GPT-4之后，一系列多模态大语言模型（MLLM）的研究喷涌而出。业界常用的做法是将预训练的视觉编码器与开源LLM集成，以及对生成视觉语言模型进行指令调优。...虽然许多经过微调的MLLM在通用视觉语言理解方面，展现出卓越的能力，但这些模型仍然遭受灾难性遗忘。也就是说，模型往往会过度拟合微调数据集，从而导致预训练任务的性能下降。...不同MLLM在MNIST、CIFAR-10、CIFAR-100和miniImagenet上的EMT评估精度检验预测结果研究人员对不同模型在不同数据集上的输出结果进行了分析，并找出了影响分类准确性的三大因素...微调LLaVA 接下来，研究人员使用EMT来评估LLaVA微调过程中的精度变化。...具体来说，这些微调模型开始产生幻觉，将「飞机」预测为与「飞机」相似或相关的类别，如CIFAR-100模型中的「蝴蝶」和miniImagenet模型中的「航空母舰」。

9042 0

为什么说大模型训练很难？

，没想到GPT系列出来后，GPT-3直接用170B规模的参数量模型精度碾压竞品。...如果是硬件问题，几千块GPU有一个会随机产生奇怪的报错，怎么在不花几千万重跑一次的情况下找出是哪一块？模型训练一个月才知道结果好坏，知道时候几千万已经花了。...总结一句就是大模型训练是在巨大的解空间中搜索，每次出手都有巨大时间和经济成本，如何在最小成本下找到最优解。...第一轮：初步训练三次（这里的训练一次未必是跑完所有数据，只是启动和停止训练过程），先按照经验假定模型和训练超参数，并根据实际情况简单调整。...而实践起来需要熟悉 Pytorch、C++、CUDA，懂体系结构，计算机网络，还得通过构造精巧的数据集来验证精度符合要求，真的好难。

6322 0

机器测试题（下）

A.一个精度高的机器学习模型通常是一个好的分类器 B.模型越复杂，测试错误越低 C.模型越复杂，训练错误越低 D.A和C 答案：C 解析：在分类不均衡的数据集中，精度不是一个好的评价指标，而查准率和查全率更为适用于此类需求的性能度量...32.如果一个训练模型在测试集上精度达到100%，那么在另一个测试集上精度能否也达到100%？...A.能，因为模型可用于任意数据上 B不能，因还有一些模型无法解决的问题，如噪声答案：B 解析：实际的数据不可能都是无噪声的，所以不能达到100%的精度。...；“留一法”所用时间最长，因为有n个样本就要训练n个模型，此处1000个样本要训练1000个模型；“5折交叉验证”要训练5个模型；“2次5折交叉验证”要训练10个模型。...34.无 35.在变量选择过程中，下列哪些方法可用于检查模型的性能？

1.2K6 0

每日论文速递 | 1-bit LLM时代：所有LLM都在1.58Bit中

它匹配全精度（即，FP 16或BF 16）Transformer LLM在困惑度和最终任务性能方面具有相同的模型大小和训练令牌，同时在延迟、内存、吞吐量和能耗方面具有更高的成本效益。...优化内存使用：在推理过程中，将模型参数从DRAM传输到芯片上的加速器内存（如SRAM）是一个成本较高的过程。...模型训练的优化：研究如何通过改进训练过程来提高LLMs的性能。例如，StableLM-3B（TBMR）的研究提供了一种训练3B大小模型的方法，该方法也被用于BitNet b1.58的训练。...新硬件设计：设计和开发专门针对1位LLMs的硬件，如低精度处理器（LPUs），以进一步提高性能和降低成本。...训练策略和数据集：研究使用不同数量的训练令牌（如2T）对1.58位LLMs性能的影响，以及如何优化训练过程以适应这种新的位宽。

7451 0

刷新纪录 | 74.7 秒训练完 ImageNet！2048 GPU 暴力出奇迹

在这种方法中，集群上启动的所有进程都具有相同的 DNN 模型和权重。每个过程都用不同的 mini-batch 训练模型，但是来自所有过程的权重梯度被组合以更新所有权重。...然而，在 minni-batch 训练中，DNN 模型的验证精度普遍较差。...结果表明，优化后的 DNN 框架在 74.7 秒内完成了 ImageNet 上 ResNet-50 的训练，验证精度为 75.08%。 ?...图 3：在 49152 个或更大的 mini-batch 训练中，top-1 验证精度的变化图 3 显示了 81,920 个或更大的 mini-batch 训练中 top-1 验证精度的结果。...如表 1 所示，与其他工作相比，81,920 mini-batch size 已经很大，验证精度达到 75% 以上。 ? 图 4：训练精度与验证精度之比较图 4 显示了训练精度与验证精度的对比。

7632 0

74.7秒训练完ImageNet！刷新记录，2048 GPU暴力出奇迹

在这种方法中，集群上启动的所有进程都具有相同的 DNN 模型和权重。每个过程都用不同的 mini-batch 训练模型，但是来自所有过程的权重梯度被组合以更新所有权重。...然而，在 minni-batch 训练中，DNN 模型的验证精度普遍较差。...结果表明，优化后的 DNN 框架在 74.7 秒内完成了 ImageNet 上 ResNet-50 的训练，验证精度为 75.08%。图 2：优化后的框架的可扩展性用实线表示，虚线表示理想曲线。...图 3：在 49152 个或更大的 mini-batch 训练中，top-1 验证精度的变化图 3 显示了 81,920 个或更大的 mini-batch 训练中 top-1 验证精度的结果。...如表 1 所示，与其他工作相比，81,920 mini-batch size 已经很大，验证精度达到 75% 以上。图 4：训练精度与验证精度之比较图 4 显示了训练精度与验证精度的对比。

1.1K3 0

【MindStudio训练营第一季】MindStudio 高精度对比随笔

MindStudio精度对比简介原因:训练场景下，迁移原始网络 (如TensorFlow、PyTorch) ，用于NPU上执行训练，网络迁移可能会造成自有实现的算子运算结果与用原生标准算子运算结果存在偏差...推理场景下， ATC模型转换过程对模型进行优化，包括算子消除、算子融合算子拆分，这些优化也可能会造成自有实现的算子运算结果与原生标准算子(如TensorFlow、ONNX、 Caffe ) 运算结果存在偏差...NPU模型数据即为通过对原始模型的迁移或训练在县腾A处理器上得到的数据，主要依赖华为侧提供对应用推理及训练提供的Dump能力，将模型中每一个算子节点的输入输出数据进行保存。...选取计算图文件可使用grep lterator* Build.txt命令快速查找出的计算图文件名称，如ge proto 00005 Build.txt.选取dump数据文件打开上述计算图文件，找出第一个...，而输出的比对结果需要用户自行分析并找出问题。

5034 0

数学建模--微分方程

二维抛物方程：常用于描述扩散过程，如气体分子在容器中的扩散。二维椭圆方程：用于描述静态平衡状态，如电势分布。...模型验证与调整：将求解结果与实际情况进行对比，分析其一致性，并根据需要对模型进行修正和优化。...通过合理选择和应用不同的微分方程模型，可以有效地解决各类实际问题，提高建模的准确性和实用性。如何在数学建模中准确识别和选择合适的微分方程模型？...例如，交通图、地质图、航空模型和建筑模型等都可以用不同的微分方程来描述。建立初步模型后，需要进行验证和调整。...经过训练后，这些神经网络不仅可以求解单个PDE，而且可以无需再度训练即可求解整个PDE族。

1111 0

神经网络中的蒸馏技术，从Softmax开始说起

在使用数据增强训练student模型的过程中，我使用了与上面提到的相同的默认超参数的加权平均损失。学生模型基线为了使性能比较公平，我们还从头开始训练浅的CNN并观察它的性能。...训练学生模型用这个损失函数训练我们的浅层学生模型，我们得到~74%的验证精度。我们看到，在epochs 8之后，损失开始增加。这表明，加强正则化可能会有所帮助。...再次表明，更强的正则化和更长的训练时间会有所帮助。 ? 使用 ? 训练学生模型使用了MSE的损失，我们可以看到验证精度大幅下降到~56%。同样的损失也出现了类似的情况，这表明需要进行正则化。 ?...在处理较少的数据时，数据增强可以帮助训练学生模型。我们验证一下。 ? 数据增加的好处是非常明显的：我们有一个更好的损失曲线。验证精度提高到84%。...注意，我没有包括在训练student模型时通过使用数据增强而得到的结果。 ? 知识蒸馏的一个好处是，它与其他模型优化技术(如量化和修剪)无缝集成。所以，作为一个有趣的实验，我鼓励你们自己尝试一下。

1.7K1 0

改变几行代码，PyTorch炼丹速度狂飙、模型优化时间大减

作者更是表示，如果你有 8 个 GPU 可用，整个训练过程只需要 2 分钟，实现 11.5 倍的性能加速。下面我们来看看他到底是如何实现的。...基本任务交代清楚后，下面就是 PyTorch 的训练过程。为了让大家更好地理解这项任务，作者还贴心地介绍了一下热身练习，即如何在 IMDB 电影评论数据集上训练 DistilBERT 模型。...之前的代码显示验证准确率从第 2 轮到第 3 轮有所下降，但改进后的代码使用了 ModelCheckpoint 以加载最佳模型。...自动混合精度训练进一步，如果 GPU 支持混合精度训练，可以开启 GPU 以提高计算效率。作者使用自动混合精度训练，在 32 位和 16 位浮点之间切换而不会牺牲准确率。...然后通过添加这一行对代码进行修改：在 4 块 GPU 上进行分布式数据并行上文介绍了在单 GPU 上加速代码的混合精度训练，接下来介绍多 GPU 训练策略。

1.2K2 0

打响大模型「平民化」第一枪，云天励飞推出“深目”AI 模盒

解决最后一公里问题包含两个核心，如何通过技术上的创新生产出一款低成本的产品，以及如何在数据缺乏的情况下，仍能保证算法的精度。...要做到这一点，需要直面一系列的技术挑战，包括如何在边缘侧完成大模型高性能的推理、高效的训练，如何在内存、计算精度都受限的情况下提升精度等。那么，云天励飞是如何将大模型塞进千元级的小盒子中的？...由于大模型具备泛化和算法边缘侧在线学习能力，部署算法后，大模型还能够根据现实应用场景情况，在线学习、优化算法，不断提升算法精度，帮助客户在边缘端完成算法微调，训练出可实战应用的算法。...云天励飞通过将这一过程拆解为两个步骤，将原来几个月的落地周期压缩到了一两周。第一步，训练边缘大模型。...结语过去一年，创业者们都在思考如何利用大模型这一颠覆性机会构建新的护城河，生成式AI的局限性，使得大模型与产业的结合，成为一个需要不断验证和改进的过程。

1951 0

富士通 1.24min 训练ImageNet，刷新Google 1.8min记录！

在这种方法中，集群上启动的所有进程都具有相同的 DNN 模型和权重。每个过程都用不同的 mini-batch 训练模型，但是来自所有过程的权重梯度被组合以更新所有权重。...然而，在 minni-batch 训练中，DNN 模型的验证精度普遍较差。...在对 large mini-batch 进行训练时，SGD 更新的数量随着小型批大小的增加而减少，因此提高 large mini-batch 的最终验证精度是一个很大的挑战，本文采用了以下技术。...我们使用了几个分析器来分析 CPU 和 GPU 性能，找出了瓶颈。我们对瓶颈进行了优化，提高了训练吞吐量。...结果表明，优化后的 DNN 框架在 74.7 秒内完成了 ImageNet 上 ResNet-50 的训练，验证精度为 75.08%。图 2：优化后的框架的可扩展性用实线表示，虚线表示理想曲线。

6582 0

浅谈模型压缩之量化、剪枝、权重共享

深度学习模型的应用必然要面对模型压缩的问题，训练出来的原始模型直接放到服务器或终端上跑是不明智的，因为有大量的算力可以省略！...模型压缩更多地是应用到复杂的深度模型上，并且越来越受到重视，因为当模型的准确度达到一定程度后，如何用更少的硬件成本去做模型服务变的有意义。举个例子，比如用深度学习变脸这样的业务。 ?...所以这里面需要大量的尝试和迭代，在实践中，剪枝是一个迭代的过程，这通常叫做「迭代式剪枝」（Iterative Pruning）：修剪-训练-重复（Prune / Train / Repeat）。...从NAS的角度去实现还是有许多工作可以去做，也是一个热点话题。 04 模型量化模型的精度量化并不是简单的将高精度的权重用低精度权重表示就好了，这里面涉及到许多适配硬件的因素。...先来看下神经元权重是如何在计算机里表示的。

2.2K2 1

100+数据科学面试问题和答案总结 - 基础知识和数据分析

但这是错误的。为了解决这个问题，我们可以这样做使用其他方法来计算模型性能，如精度/召回率，F1评分等。...如果重构错误值很高，这意味着新数据没有遵循模型学习到的旧模式。如果模型对新数据显示出较好的预测精度，则说明新数据遵循模型对旧数据学习到的模式或泛化。因此，可以根据新数据对模型进行重新训练。...52、您能解释一下验证集和测试集之间的区别吗? 验证集可以被认为是训练集的一部分，因为它用于参数选择和避免模型的过拟合。测试集用于测试或评估训练好的机器学习模型的性能。...简单地说，区别可以概括为;训练集是拟合参数，验证集是测试训练集的效果;测试集是评估模型的性能 53、解释交叉验证交叉验证是一种模型验证技术，用于评估统计分析结果如何推广到独立数据集。...主要用于预测目标和估计模型在实践中实现的准确性的背景。交叉验证的目标是定义一个数据集来在训练阶段测试模型(即验证数据集)，以限制过拟合等问题，并深入了解模型将如何推广到一个独立的数据集。

9402 1

优化Pytorch模型训练的小技巧

对于那些在严格的约束下训练模型的人来说，这有时会导致他们的模型占用过多的内存，迫使他们使用更小的模型和更小的批处理大小进行更慢的训练过程。...所以在模型中以16位精度存储所有变量/数字可以改善并修复大部分这些问题，比如显著减少模型的内存消耗，加速训练循环，同时仍然保持模型的性能/精度。...(loader), total = len(loader), position = 0, leave = True): 训练和验证循环添加tqdm代码后将得到一个进度条，它表示您的模型完成的训练的百分比...尽管计算准确率、精度、召回率和F1等指标并不困难，但在某些情况下，您可能希望拥有这些指标的某些变体，如加权精度、召回率和F1。...16位精度减少内存消耗,梯度积累可以通过模拟使用更大的批大小,tqdm进度条和sklearns的classification_report两个方便的库,可以轻松地跟踪模型的训练和评估模型的性能。

1.7K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭