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训练损失正在减少，但准确率保持不变

可能是由于以下几个原因：

过拟合（Overfitting）：训练模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现较差。这可能是因为模型过于复杂，过度拟合了训练数据的噪声和细节，导致无法泛化到新的数据。解决过拟合问题的方法包括增加训练数据、减少模型复杂度、使用正则化技术等。
欠拟合（Underfitting）：训练模型无法很好地拟合训练数据，导致训练损失无法进一步减少。这可能是因为模型过于简单，无法捕捉到数据中的复杂关系。解决欠拟合问题的方法包括增加模型复杂度、增加特征数量、调整模型超参数等。
数据质量问题：训练数据中可能存在噪声、错误标注或不一致的问题，导致模型无法准确学习。可以通过数据清洗、数据增强、标注校正等方法来改善数据质量。
学习率过大或过小：学习率是控制模型参数更新步长的超参数，如果学习率设置不合适，可能导致训练过程无法收敛或收敛速度过慢。可以尝试调整学习率的大小，或使用自适应学习率算法来优化模型训练。
特征选择问题：训练数据中的特征可能不足以很好地描述目标变量，导致模型无法准确预测。可以通过特征工程的方法来选择、提取或构造更有意义的特征。
数据不平衡问题：训练数据中不同类别的样本数量不平衡，导致模型在少数类别上的准确率较低。可以通过采样策略（如欠采样、过采样）或类别权重调整来解决数据不平衡问题。

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相关搜索:mxnet训练损失不会改变，但准确率会振荡 Tensorflow:在图像分类上训练CNN的损失和准确性保持不变 Tensorflow二分类训练损失不会减少，准确率停留在50%左右 Tensorflow对象检测- mAP稳定，但总损失正在下降。继续训练？为什么在训练时准确率和损失保持完全相同？为什么损失会减少，而准确率保持不变？为什么损失继续减少，而性能保持不变？准确度和验证准确度保持不变，同时这两个损失都减少了。我试了所有我能找到的东西，还是不起作用模型权重未更新，但损失正在减少训练准确率很高，训练过程中损失很小，但分类不好

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深度度量学习的这十三年，难道是错付了吗？

但实际情况却是原地踏步： ? 之前的论文存在哪些缺陷？不公平的比较为了宣称新算法的性能比已有的方法要好。尽可能多地保持参数不变是很重要的。...但现有的度量学习论文的研究情况却不是如此。提高准确率最简单的方法之一是优化网络架构，但这些论文却没有保证这项基本参数固定不变。度量学习中架构的选择是非常重要的。...常用的准确率度量的缺点为了报告准确率，大多数度量学习论文用到的指标是 Recall@K、标准化互信息（NMI）以及 F1 分值。但这些真的是最佳度量标准吗？...训练过程中冻结 BatchNorm 参数，以减少过拟合。批大小设置为 32。训练过程中，图像增强通过随机调整大小的裁剪策略来完成。所有的网络参数都用学习率为 1e-6 的 RMSprop 进行优化。...表 3-5 展示了训练运行的平均准确率，以及在适用时 95% 的置信区间，加粗部分代表了最好的平均准确率。同时也包括了预训练模型的准确率，用 PCA 将模型的嵌入值减少到 512 或 128。 ?

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机器学习中的新数学，加速AI训练离不开数字表示方式和基本计算的变革

同时，处理单元的训练能力一直在快速增长，仅 2021 年就翻了一番。为了保持这一趋势，研究人员正在深入研究最基础的计算构建块，即计算机表示数字的方式。...论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/9830277 尽管使用了更低精确的数字，但该芯片努力保持计算准确率，至少在训练过程中的推理部分是这样。...得益于这种方案，英伟达能够在没有显著准确率损失的情况下减少数字大小。基本理念是这样的：一个 4-bit 数字只能精确表示 16 个值。因此，每个数字都会四舍五入到这 16 个值的其中一个。...这种舍入导致的准确率损失被称为量化误差。但是，你可以添加一个缩放因子在数轴上将 16 个值均匀地压缩在一起或将它们拉得更远，从而减少或增加量化误差。...凭借改进的混合精度数学，他们在训练神经网络所涉及的基本计算中获得了两倍的加速。降低精度在基本操作期间不仅会因 bit 减少导致精度损失，还会产生连锁反应。

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图解facenet算法系列之（二）

显然，如果参数的数量进一步减少，那么在某一时刻性能预计会下降。其他的模型架构可能允许在不损失准确性的情况下进行进一步的减少，就像Inception[16]在这种情况下所做的那样。 NN2。...与几百万张图像相比，误差相对减少了60%。使用另一个数量级的图像(数亿)仍然会有一个小的提升，但改善逐渐减少。...这将[17]中深脸的误差减少了一个多因子的7和之前最先进的报告DeepId2+在[15]30%。这是NN1模型的性能，但即使是小得多的NN3也实现了统计上没有显著差异的性能。...为了学习谐波嵌入，我们生成了三联体，将v1 em- bed与正在训练的v2嵌入相混合。半硬负极是从整个v1和v2嵌入集中选择的。 7.1。...谐波三联体损失为了学习谐波嵌入，我们将v1的em层与正在学习的v2的嵌入层混合在一起。这是在三联体丢失的内部完成的，结果是额外生成的三联体促进了不同嵌入版本之间的兼容性。

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GIT：斯坦福大学提出应对复杂变换的不变性提升方法 | ICLR 2022

例如，在一个长尾数据集上，每个图片都是随机均匀旋转的，分类器往往对来自头部类的图片保持旋转不变，而对来自尾部类的图片则不保持旋转不变。为此，论文提出了一种更有效地跨类传递不变性的简单方法。...然后使用这个生成模型来转换训练输入，类似于学习数据增强来训练分类器。论文通过实验证明，由于尾部类的不变性得到显著提升，整体分类器对复杂变换更具不变性，从而有更好的测试准确率。...给定训练集${(x^{(i)}, y^{(i)})}^N{i=1}\sim \mathbb{P}_{train}$，通过经验风险最小化（ERM）来最小化训练样本的平均损失。...图片训练方面，采用标准ERM和CE+DRS两种方法，其中CE+DRS基于交叉熵损失进行延迟的类平衡重采样。DRS在开始阶段跟ERM一样随机采样，随后再切换为类平衡采样进行训练。...论文为每个训练集进行两种分类器的训练，随后计算每个分类器每个类别的eKLD指标。结果如图1所示，可以看到两个现象：在不同变化数据集上，不变性随着类图片数减少都降低了。

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训练深度学习神经网络的常用5个损失函数

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关于防止过拟合，整理了 8 条迭代方向！

以MNIST数据集为例，shuffle出1000个sample作为train set，采用交叉熵损失和mini-batch随机梯度下降，迭代400epoch，将训练集合验证集的损失和准确率进行可视化，分别如下...：如如所示，随着训练的迭代，损失在训练集上越来越小，准去率趋于100%；反观验证集的效果，在15epoch左右，损失突然增大。...Dropout，一种相当激进的技术，和正则化不同的是它不改变网络本身，而是会随机地删除网络中的一般隐藏的神经元，并且让输入层和输出层的神经元保持不变。...BatchNormalization，一种非常有用的正则化方法,可以让大型的卷积网络训练速度加快很多倍,同时收敛后分类的准确率也可以大幅度的提高。...BN在训练某层时,会对每一个mini-batch数据进行标准化(normalization)处理,使输出规范到N(0,1)的正太分布,减少了Internalconvariate shift(内部神经元分布的改变

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ICML 2023 | ICE-Pick: 用于DNN的高效迭代剪枝

ICE-Pick 不是在每个修剪步骤上对整个模型进行微调，而是当准确率降低低于用户定义的阈值时，冻结不太敏感的层并跳过重新训练，图1 给出了 ICE-Pick 的具体步骤。...用户提供准确度阈值，其值根据学习任务和用户对准确度损失的容忍度而变化。如果触发微调，ICE-Pick 希望通过更快地收敛到更高的精度来最小化训练时间。...在三个 DNN 模型中，较早的层倾向于看到较小的变化，并且层的顺序通常保持不变。这证明了冻结不太敏感的层(通过观察一个剪枝步骤的权重变化来确定)和只应用一次冻结步骤是合理的。...不同冻结比对于 ICE-Pick，使用不同的冻结比和 1.5% 的准确率下降阈值进行修剪。可以看到，较高的冻结率在总时间上有较高的减少。...图4 不同阈值对 ICE-Pick 分别采用 0.5% 、1.5% 和 2.5% 的阈值，更高的阈值减少了所需的时间，同时仍然合理地保持了准确性。

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资源 | 给卷积神经网络“修理工”的一份“说明书”

如果损失越来越严重，可能是初始学习率太大了。另一方面，如果损失几乎不变，可能是初始学习率太小了。无论如何，一旦确定了有效的初始学习率，就应该进行学习率衰减。...如果下游变量（接近输出的变量）训练正常但上游变量（接近输入的变量）几乎不变，则可能遇上了梯度弥散的问题。...如果在训练开始时梯度更新非常小，则这点尤其重要。 2. 考虑换一下激活函数。如果正在使用ReLus，请考虑使用leaky ReLu或MaxOut激活函数替换它们。...如果网络在训练集和验证集上，准确率差别很大，可能它就过拟合了。...这真的应该是你的最后手段，事实上这里的课程讲义对这种做法保持谨慎。还能调试些什么… 1. 考虑使用加权的损失函数（weighted loss function）。

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深度 | 向手机端神经网络进发：MobileNet压缩指南

我们将着手改进 MobileNet-224，让它的体量减小 25%，换句话说，我们要把它的参数从 400 万个减少到 300 万个——同时不损失模型的准确性（好吧…只有一点点）。...但这对于追求魔鬼速度的我们并不奏效：小而快才是我们所追求的。我们将移除复杂的卷积滤波器，而不是修剪掉单个连接。这让我们保持连接紧密的同时也不会给 GPU 带来麻烦。...理论上，这样的事情可以让 Top-1 准确率从 69.4% 降到 68.7%——有一点损失，不过没有什么不是在训练不能解决的。...但是，移除 128 个滤波器导致准确率下降太多，再训练也无法提升到 60% 以上。只剪除 96 个滤波器有更好的结果，但再训练之后得分也只是 61.5%。...，虽然准确率没有损失 25%。

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ICLR2024，微软 | 提出LLM剪枝方法-SliceGPT，参数减少25%，保持99%的性能！

更多干货，第一时间送达删除权重矩阵的一些行和列，让 LLAMA-2 70B 的参数量减少 25%，模型还能保持 99% 的零样本任务性能，同时计算效率大大提升。...大型语言模型（LLM）通常拥有数十亿的参数，用了数万亿 token 的数据进行训练，这样的模型训练、部署成本都非常高。因此，人们经常用各种模型压缩技术来减少它们的计算需求。...其中，剪枝方法已经存在了一段时间，但许多方法需要在剪枝后进行恢复微调（RFT）以保持性能，这使得整个过程成本高昂且难以扩展。...在切之前，他们会对网络进行一次转换，使预测结果保持不变，但允许剪切过程带来轻微的影响。结果是权重矩阵变小了，神经网络块之间传递的信号也变小了：他们降低了神经网络的嵌入维度。...在论文中，作者首先介绍了在 RMSNorm 连接的 Transformer 网络中如何实现不变性，然后说明如何将使用 LayerNorm 连接训练的网络转换为 RMSNorm。

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大模型也能切片，微软SliceGPT让LLAMA-2计算效率大增

机器之心报道编辑：张倩、佳琪删除权重矩阵的一些行和列，让 LLAMA-2 70B 的参数量减少 25%，模型还能保持 99% 的零样本任务性能，同时计算效率大大提升。...大型语言模型（LLM）通常拥有数十亿的参数，用了数万亿 token 的数据进行训练，这样的模型训练、部署成本都非常高。因此，人们经常用各种模型压缩技术来减少它们的计算需求。...其中，剪枝方法已经存在了一段时间，但许多方法需要在剪枝后进行恢复微调（RFT）以保持性能，这使得整个过程成本高昂且难以扩展。...在切之前，他们会对网络进行一次转换，使预测结果保持不变，但允许剪切过程带来轻微的影响。结果是权重矩阵变小了，神经网络块之间传递的信号也变小了：他们降低了神经网络的嵌入维度。...在论文中，作者首先介绍了在 RMSNorm 连接的 Transformer 网络中如何实现不变性，然后说明如何将使用 LayerNorm 连接训练的网络转换为 RMSNorm。

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深度 | 从Boosting到Stacking，概览集成学习的方法与性能

最右侧的图还显示了测试集的准确率如何随着集成的大小而提高。根据交叉验证的结果，我们可以看到准确率随着估计器的数量而增加，一直到约 10 个基础估计器时达到最大值，然后保持不变。...这通常能够减少模型的方差，但代价是偏差的略微增加。 Boosting Boosting 是指能够将弱学习器转化为强学习器的一类算法族。...我们看到第一个基础分类器 y1(x) 使用全部相等的权重进行训练。在随后的 boosting 训练中，增加错误分类的数据点的系数权重，同时减少正确分类的数据点的系数权重。 ?...该图还显示了测试集的准确率随集合大小的增加而改善，同时显示了训练数据和测试数据的学习曲线。...在每一步，给定当前的模型 Fm-1(x)，决策树 hm(x) 通过最小化损失函数 L 更新模型： ? 回归和分类算法在使用的损失函数的类型上有所不同。

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学界 | 密歇根州立大学提出NestDNN：动态分配多任务资源的移动端深度学习框架

为使设备端深度学习成为可能，应用程序开发者常用的技术之一是压缩深度学习模型以降低其资源需求，但准确率会有所损失 [12, 39]。...，在应用部署后仍然保持不变。...另一方面，在有额外的运行时资源时，压缩模型也无法利用这些额外资源来修复准确率损失。...尽管容量小，但规模较小的派生模型从重要的滤波器中受益很多，而对应的基线模型无法从中获益。 ? 图 6：派生模型和基线模型的 Top-1 准确率 vs. 模型大小对比。...这表明我们的滤波器剪枝方法能够有效减少这六个应用的计算成本，且该方法可泛化至在不同数据集上训练的不同深度学习模型。 ? 图 7：派生模型和原版模型的计算成本对比。

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Dropout还可以改善神经网络欠拟合？

应用 dropout 之后，训练损失通常增加，而测试误差减少，从而缩小模型的泛化差距。深度学习的发展不断引入新的技术和架构，但 dropout 依然存在。...这些方向也更与整个数据集的梯度方向保持一致，具体如下图 1 所示。因此，模型可以更有效地优化整个训练集的训练损失，而不会受到个别小批量的影响。...该研究实验表明，early dropout 减少了最终的训练损失并提高了准确性。 late dropout。过拟合模型的训练设置中已经包含了标准的 dropout。...具体结果首先如下表 1（上部）所示，early dropout 持续提升测试准确率，降低训练损失，表明早期阶段的 dropout 有助于模型更好地拟合数据。...提升了测试准确率。这一提升是在保持 ViT-B 或增加 Mixer-B 训练损失的同时实现的，表明 late s.d. 有效降低了过拟合。

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机器学习介绍

在监督式学习中，机器学习算法通过以下方式构建模型：检查多个样本并尝试找出可最大限度地减少损失的模型；这一过程称为经验风险最小化模型：模型定义了特征与标签之间的关系。...收敛：收敛通常是指在训练期间达到的一种状态，即经过一定次数的迭代之后，训练损失和验证损失在每次迭代中的变化都非常小或根本没有变化。...在深度学习中，损失值有时会在最终下降之前的多次迭代中保持不变或几乎保持不变，暂时形成收敛的假象分类：分类模型可预测离散值。...如果模型的预测完全准确，则损失为零，否则损失会较大。训练模型的目标是从所有样本中找到一组平均损失“较小”的权重和偏差机器学习流程 ?...用于训练模型验证集：需要有所有的特征类型，以及特征值，以及真实的值。用于对训练好的模型进行验证，用来比较模型预测出的值与真实值的误差（Loss）是否符合预期或者准确率。

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干货 | 深度学习中不均衡数据集的处理

例如，假设我们正在进行图像分类，并且您的类分布类似于： ? 乍一看，似乎平衡我们的数据是有帮助的。但是我们可能对那些少数类并不感兴趣。也许我们的主要目标是获得尽可能高的准确率。...在这种情况下，做任何平衡都没有意义，因为我们的大部分准确率都来自于具有更多训练示例的类。其次，即使数据集不平衡，当目标达到最高百分比准确率时，分类交叉熵损失也往往表现得很好。...但是有时候，我们可能希望某些更重要的特定类别或特定训练实例拥有更大的权重。再次参照我们买房的例子，既然「购买」类的准确率对我们来说是最重要的，那么该类中的训练示例应该对损失函数有显著的影响。...焦距损失法是有用的，但是即便这样，也还是会减少相同程度地减少每个类里面分类良好的示例的权重。因此，另一种平衡数据的方法是直接通过采样来实现。下图就是一个例子。 ?...我们仅仅靠减少示例样本就平衡了我们的数据！过采样意味着我们将给少数类创建数个副本，以便少数类和多数类相同的示例数量。副本的数量要达到使少数类对准确率的影响可以一直维持。

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动态分配多任务资源的移动端深度学习框架

为使设备端深度学习成为可能，应用程序开发者常用的技术之一是压缩深度学习模型以降低其资源需求，但准确率会有所损失。...尽管该技术非常受欢迎，而且已被用于开发最先进的移动深度学习系统，但它有一个重大缺陷：由于应用程序开发者独立开发自己的应用，压缩模型的资源-准确率权衡在应用开发阶段的静态资源预算的基础上就被预先确定了，在应用部署后仍然保持不变...另一方面，在有额外的运行时资源时，压缩模型也无法利用这些额外资源来修复准确率损失。...尽管容量小，但规模较小的派生模型从重要的滤波器中受益很多，而对应的基线模型无法从中获益。图6.jpg 图 6：派生模型和基线模型的 Top-1 准确率 vs....这表明我们的滤波器剪枝方法能够有效减少这六个应用的计算成本，且该方法可泛化至在不同数据集上训练的不同深度学习模型。

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Transformer已成新霸主？FAIR等重新设计纯卷积ConvNet，性能反超

网络的性能从 79.9% (3×3) 提高为 80.6% (7×7)，而网络的 FLOPs 大致保持不变。...该研究发现 ReLU 在 ConvNet 中也可以用 GELU 代替，准确率保持不变（80.6%）。更少的激活函数。...随着网络架构和训练技术的改进，该研究重新审视使用 LN 代替 BN 的影响，得出 ConvNet 模型在使用 LN 训练时没有任何困难；实际上，性能会改进一些，获得了 81.5% 的准确率。...令人惊讶的是，这种改变会导致不同的训练结果。进一步调查表明，在空间分辨率发生变化的地方添加归一化层有助于稳定训练。该研究可以将准确率提高到 82.0%，大大超过 Swin-T 的 81.3%。...深度设置为 18/18/36 以匹配参数和 FLOP 的数量，块结构保持不变（图 4）。ImageNet-1K 在 224^2 分辨率下的结果如表 2 所示。

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微软&清华 | 提出模型训练新方法：SLM，选择优质Token进行训练，提升训练效率！

方法预训练的模型在少量样本准确率上比传统方法提高了多达30%；在通用任务上，SLM方法也实现了平均6.8%的性能提升。...Token分类在预训练过程中，作者们通过分析Token的训练动态，如下图所示，并将Token分为四类：「持续高损失（H→H）」：这类Token在训练过程中loss始终保持在较高水平，可能是因为它们包含高度随机性或难以预测的内容...「损失减少（H→L）」：这类Token在训练过程中loss明显降低，表明模型正在学习并掌握这些Token。...「持续低损失（L→L）」：这类Token在训练过程中loss始终保持在较低水平，表明这些Token已经被模型学习到了。...「数学任务」使用SLM方法继续预训练1B和7B语言模型（LMs），与使用因果语言建模（CLM）的基线模型相比，在OpenWebMath语料库上继续预训练后，RHO-1在GSM8k和MATH数据集上的平均少量样本准确率

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