来自ICML2020的一篇论文： Do We Need Zero Training Loss After Achieving Zero Training Err...
一般来说，我们是用训练集来训练模型，但希望的是验证机的损失越小越好，而正常来说训练集的损失降到一定值后，验证集的损失就会开始上升，因此没必要把训练集的损失降低到0 既然如此，在已经达到了某个阈值之后，我们可不可以做点别的事情来提升模型性能呢...论文显示，在某些任务中，训练集的损失函数经过这样处理后，验证集的损失能出现"二次下降（Double Descent）"，如下图 ?...，那如果我们从一开始就用不同的学习率进行交替训练呢？...接下来我做了一个实验，主要是验证"继续脑洞"部分以不同的学习率一开始就交替着做梯度下降和梯度上升的效果，其中，梯度下降的学习率我设为1e-5，梯度上升的学习率为1e-6，结果如下图，验证集的损失最低仅有...References 我们真的需要把训练集的损失降低到零吗？ 一行代码发一篇ICML？
所以，你总是在全局最小值附近，但是从未收敛到全局最小值。选择较小的学习率有助于神经网络收敛到全局最小值，但是会花费很多时间。这样你必须用更多的时间来训练神经网络。...如果你的任务是分类任务，那么常用的损失函数是类别交叉熵。如果你在执行回归任务，那么均方差是最常用的损失函数。你可以自由地使用这些优化器超参数进行试验，也可以使用不同的优化器和损失函数。...你必须进行试验，尝试不同的选择。在通常的实践中，批大小被设置为 8、16、32……epoch 次数则取决于开发者的偏好以及他/她所拥有的计算资源。 激活函数：激活函数映射非线性函数输入和输出。...你可以选择不同的神经网络架构，在不同部分的数据集上训练它们，然后使用它们的集合预测能力在测试集上达到较高的准确率。假设你在构建一个猫狗分类器，0 代表猫，1 代表狗。...数据增强技术 如果你正在使用的是图像数据集，你可以通过剪切、翻转、随机裁剪等方法来增加新的图像。这可以为你正在训练的神经网络提供不同的样本。
该损失函数的主要特征之一是：与小误差相比，对大误差的敏感性较高。并且，使用MSE训练出的模型将偏向于减少最大误差。例如，3个单位的单一误差与1个单位的9个误差同等重要。...目前有各种类型的鲁棒损失（如 MAE），对于特定问题，可能需要测试各种损失。 所以，这篇论文引入一个泛化的损失函数，其鲁棒性可以改变，并且可以在训练网络的同时训练这个超参数，以提升网络性能。...可以得出以下有关损失及其导数的推论： ? 1. 当 x、α和c>0时，损失函数是光滑的，因此适合于基于梯度的优化； 2. 损失函数总是在原点为零，并且在| x |>0时单调增加。...损失的单调性也可以与损失的对数进行比较； 3. 损失也随着α的增加而单调增加。...这意味着当残差增加时，它对梯度的影响较小，因此异常值在梯度下降过程中的影响较小。 ? 图 2：损失函数及其导数与α的关系 ?
该损失函数的主要特征之一是：与小误差相比，对大误差的敏感性较高。并且，使用 MSE 训练出的模型将偏向于减少最大误差。例如，3 个单位的单一误差与 1 个单位的 9 个误差同等重要。...目前有各种类型的鲁棒损失（如 MAE），对于特定问题，可能需要测试各种损失。 所以，这篇论文引入一个泛化的损失函数，其鲁棒性可以改变，并且可以在训练网络的同时训练这个超参数，以提升网络性能。...可以得出以下有关损失及其导数的推论： 1. 当 x、α和 c>0 时，损失函数是光滑的，因此适合于基于梯度的优化； 2. 损失函数总是在原点为零，并且在 | x |>0 时单调增加。...损失的单调性也可以与损失的对数进行比较； 3. 损失也随着α的增加而单调增加。...这意味着当残差增加时，它对梯度的影响较小，因此异常值在梯度下降过程中的影响较小。 图 2：损失函数及其导数与α的关系。 图 3：自适应损失函数（左）及其导数（右）的曲面图。
与自然语言处理（NLP）和计算机视觉不同，大规模化学深度学习没有默认的模型架构、数据集、任务、超参数设置或训练设置。简单地从其他深度学习领域或小规模实验转移经验结果将导致次优结果。...然后，改变学习率和批量大小，并用不同的超参数训练模型50个周期。图2显示了50个周期后的真实损失与仅经过10个周期后使用TPE预测的损失。...预训练损失随着数据集大小的增加而单调改善，直到近1000万分子。此外，对于固定的数据预算，增加模型大小会持续改善预训练损失，直到模型达到10亿+非嵌入参数。...这表明，对于固定的小预训练数据预算，通过扩大模型大小可以显著改善预训练损失。不管模型大小如何，增加数据集大小都会持续改善损失，且没有迹象表明作者设置的数据集大小存在递减回报。...等变GNN，PaiNN的神经缩放结果（图5）显示，随着数据集大小的增加，损失持续改善。对于固定的数据集大小，收敛的损失与总训练时间（计算）和模型容量强相关。
我们可能过度拟合训练数据了！ 解决过拟合 有很多方法来减少过拟合： 增加训练样本数 可以看到当训练数据增加时，验证分数越来越大，差距越来越小；因此现在不再过拟合了。...不同的数据集 我们生成另外一个二分类的数据集，并且再次应用LinearSVC。 结果很不好，甚至训练误差都不如随机误差。这个可能的原因是什么？...难道上面的所有方法（更多数据，特征选择，增加正则化）都不奏效了吗？ 结果是：No。我们处在一个完全不同的情况：以前，训练分数一直接近完美，我们不得不解决过拟合。这次，训练误差也非常低。是欠拟合。...交叉验证和这项技术不兼容；使用逐步验证代替：这里，估计器总是在训练数据集的下一块上进行测试（在用它进行训练之前）。训练之后，会再次进行测试来检查它适应数据的能力。...下面是不同损失函数的说明： 总结 以上我们讨论了一些怎么让机器学习在一个新的问题上工作起来的建议。我们考虑了分类问题，回归和聚类问题也与之类似。然而，专注于人工数据集（为了便于理解）还有点过于简单化。
在将给定数据集拆分为训练集和验证集之后，你训练了最后一个卷积层。 学习曲线很好：低的训练和验证损失意味着你有良好的性能并且不会过拟合。你甚至在训练和验证集上达到了100％的准确率。 ?...但现在让我们在略有不同的数据集上训练你的模型： 因为霍默很多时间都在工作，所以玛吉给你的所有照片都是霍默在核电站前面。 而巴特是经常玩耍的孩子，所以玛吉给你的所有照片都是巴特在家庭住宅前面。...下面是这个新数据集的摘录。 ? 新数据集：请注意，在这个数据集中，巴特总是在房子前面，而霍默总是在核电站前面。 与第一次一样，在将给定的数据集分割成训练集和验证集之后，训练模型的最后一个卷积层。...学习曲线超级好：你训练一次准确率就达到了100％！ 然而，这好过头了，根本不可能。 ? 学习曲线 与之前的训练集一样，现在是时候在生产中使用你的模型了！...所以让我们总结一下： 训练集的损失和准确性：好。 验证集的损失和准确性：好。 生产中的模型预测：差。 为什么 ？ 答：你的模型发生了数据渗出。为了学习，模型使用了一些不应该使用的特征。
机器之心报道 编辑：蛋酱、张倩 大模型的成功很大程度上要归因于 Scaling Law 的存在，这一定律量化了模型性能与训练数据规模、模型架构等设计要素之间的关系，为模型开发、资源分配和选择合适的训练数据提供了宝贵的指导...更具体地说，本文的实证结果表明，随着预训练数据集规模的增加，交叉熵损失总是单调递减（在适当的学习率下），而当预训练数据与任务不够一致时，BLEU 得分可能会呈现非单调趋势。...然后，这些模型分别在（左）英 - 德翻译数据集、（中）英 - 法翻译数据集和（右）英 - 罗翻译数据集的不同部分上进行微调。 第一行记录了 BLEU 得分，第二行记录了下游交叉熵损失。...正如预期的那样，随着微调数据集大小的增加（例如，按点线 - 虚线 - 实线的顺序），BLEU 得分增加，交叉熵损失平滑且单调地减少。...同样，随着预训练数据集大小 D_p 的增加（沿 x 轴），可以看到两个指标都有所改善。 可以注意到，增加预训练数据集大小对于较小的微调数据集更有效。
因此，近年来研究者也在研究 CNN 模型的其它方面，如损失函数、非线性、优化器等。其中一个重要研究是开发适合人脸识别的损失函数。...本论文对近期提出的用于深度人脸识别的损失函数进行了综合性能对比。该研究实施了大量实验，从不同方面（比如架构的影响（如深度和重量）、训练数据集的影响）来判断不同损失函数的性能。...论文链接：https://arxiv.org/pdf/1901.05903.pdf 摘要：生物识别工具的出现及其在日常设备中日渐增加的应用使得用户验证过程更加简单，尤其是与之前使用的密码和图案解锁相比。...性能评估和观测 研究者使用 ResNet50 和 MobileNetv1 架构和上述损失函数，在 MS-Celeb-1M 和 CASIA-Webface 数据集上执行训练，在 LFW 数据集上执行测试。...图 2：损失函数性能评估的训练和测试框架。 ? 图 3：该研究中不同模型在 LFW 数据集上获得的最高测试准确率。 ? 图 4：给定损失函数获得最佳模型性能所需的最少 epoch 数量。 ?
multi-sample dropout 展现了更快的训练速度和更低的错误率。 表 1 总结了最终的训练集损失、训练集错误率和验证集错误率。 ?...表 1：传统 dropout 和 multi-sample dropout 的训练集损失、训练集错误率和验证集错误率。...参数对性能的影响 图 3 (a) 和图 3 (b) 比较了不同数量 dropout 样本和不同的 epoch 下在 CIFAR-100 上的训练集损失和验证集误差。...图 3：不同数量的 dropout 样本在训练过程中的训练集损失和验证集误差。 ? 表 2：不同 dropout 样本数量下与传统 dropout 的迭代时间比较。...增加 dropout 样本的数量会增加迭代时间。由于内存不足，无法执行有 16 个 dropout 示例的 VGG16。 ? 图 4：不同数量的 dropout 样本训练后的损失和错误率。 ?
应该根据图像质量不同地设置重要性的原因是，直接强调困难样本总是强烈强调不可识别的图像。这是因为人们只能对无法识别的图像进行随机猜测，因此，它们总是在困难样本中。...在训练的最初阶段， (负余弦相似度)的Margin被设置为很小，以便容易样本的学习，在后期阶段，Margin被增加，以便Hard样本可以学习。...具体来说，它被写成: 其中， 而 是一个随着训练的进展而增加的参数。因此，在CurricularFace中，Margin的适应性是基于训练的进展（Curricular）。...在图4(a)中显示了特征范数与图像质量(1-brisque)作为绿色曲线计算的图像质量(IQ)得分之间的相关图。从训练数据集随机抽取1534张图像(MS1MV2)并使用预先训练好的模型计算特征范数。...4.2 SOTA方法对比 表3a 表3b 4.3 局限性与影响 1、局限性 这项工作解决了训练数据中存在的无法识别的图像。然而，噪声标签也是大规模人脸训练数据集的突出特征之一。
这与之前研究的结果一致（如 [8]），与 [9] 的稳定性结果尤其一致。注意泛化的这一特性并不寻常：很多算法（如 K 最近邻算法）并不具备该保证。 ? 图 1：不同数量训练样本下的泛化。...具体来说，当参数数量增加并超过训练集大小时，未经正则化的分类误差在测试集上的结果并未变差。 ? 图 2：在 CIFAR-10 中的期望误差，横轴为神经元数量。该 DNN 与图 1 中的 DNN 一样。...（a）期望误差与参数数量增加之间的相关性。（b）交叉熵风险与参数数量增加之间的相关性。期望风险中出现部分「过拟合」，尽管该指数损失函数的特点略微有些夸大。...分类误差中的过拟合可以被避免，这要取决于数据集类型，其中渐近解是与特定极小值相关的极大间隔解（对于交叉熵损失来说）。 6 实验 ?...如前所述，平方损失与指数损失不同。在平方损失情况中，具备任意小的 λ 的正则化（没有噪声的情况下）保留梯度系统的双曲率，以收敛至解。
在多目标检测基准和模型上的实验表明，α-IoU损失： 可以显著地超过现有的基于IoU的损失; 通过调节α，使检测器在实现不同水平的bbox回归精度方面具有更大的灵活性; 对小数据集和噪声的鲁棒性更强。...与 损失相比，IoU损失对bbox scales是不变的，从而有助于训练更好的检测器。...从经验上表明，α对不同的模型或数据集并不过度敏感，在大多数情况下，α=3表现一贯良好。...α-IoU损失家族可以很容易地用于改进检测器的效果，在干净或嘈杂的环境下，不会引入额外的参数，也不增加训练/推理时间。...给定数据集 的n个训练样本，每个 ，任务是学习一个函数 可以将输入空间映射到标注空间。
解决方法：在合理的范围内增加训练数据，可以通过数据扩增或者增加训练集的样本数量。...数据集规模问题使用较小的数据集可能导致模型过早收敛，无法达到更好的训练效果。我们可以通过数据扩增的方法来增加训练数据的数量，提高模型的泛化能力。...在机器学习领域中，"loss"（也称为"损失函数"）是用来衡量模型预测值与真实值之间差异的度量指标。损失函数的选择是模型训练的关键步骤，它直接影响模型的学习和优化过程。...损失函数的选择要根据具体的任务和模型来确定，不同的损失函数对模型的训练过程和结果有着不同的影响。...在训练过程中，模型通过计算损失函数的值来更新模型的参数，以减小预测值与真实值之间的差异，并使模型的性能逐步提升。优化算法的目标是寻找能够最小化损失函数的参数值。
由于现实世界数据之间的内在相似性，随着样本数量的增加，新添加的样本极有可能是现有样本的近重复。另外，cnn是用大量的数据增广来训练的，所有的增广实例也被认为与原始实例相同。...iNaturalist 和ILSVRC是天然的类别不平衡数据集。 在人工创建的具有不同不平衡因子的长尾CIFAR-100数据集中，每类训练样本的个数。...4.2 CIFAR 数据集 ResNet-32在长尾CIFAR-10和CIFAR-100测试集上用不同的损失函数训练的分类错误率 loss类型的超参数搜索空间为{softmax, sigmoid, focal...但在CIFAR-100上，不同不平衡因子的数据集往往有不同且较小的最优β。 有和没有类平衡项时的分类错误率 在CIFAR-10上，根据β = 0.9999重新加权后，有效样本数与样本数接近。...4.3 大规模数据集 在所有数据集验证集上，使用不同损失函数训练的大规模数据集上的Top-1和Top-5分类错误率 使用了类平衡的Focal Loss，因为它具有更大的灵活性，并且发现β = 0.999
其中验证集在机器学习中所起到的作用是：开发模型总需要调节模型的参数，而整个调节过程需要在验证集数据上运行训练的模型，从而给出其表现的反馈信号来修改网络模型及参数。...尽管我们通常将损失曲面视为模型参数函数，但也可将它们视为超参数函数。 需要注意的是：虽然损失可以根据数据和模型参数显式计算，但损失与模型超参数之间联系更不直接。...必要时你可将超参数函数（和数据）的损失和“模型适应度曲面”的损失，视作相同的。 现在要意识到的关键是，每个数据集分区都会有独立的损失曲面，而训练集、验证集和测试集的损失曲面完全不同。...最重要的是，所有现有数据的损失曲面与真实环境中的潜在“总体”数据的损失曲面不同。...根据我们对验证集泄漏的理解，我们期望的结果是：随着调整的增加，验证集和测试集之间的性能差距将不断扩大。在实验中，“更多的”调整定义为通过5个不同的超参数进行更多次的随机搜索迭代。
给定输入的样本数据x，模型函数输出一个f(x)，这个输出的f(x)与样本的真实值标签值y可能是相同的，也可能是不同的，为了表示我们拟合的好坏，就用一个函数来度量拟合的程度。...有平方差损失函数、交叉熵损失函数，对比损失函数，合页损失函数等。 损失函数是一个实值函数，它的值越小，表示模型在训练样本集上拟合地越好。是不是训练集损拟合的越好，模型的效果会更好呢？ 答案是No。...由于训练样本集和测试数据集是不一样的，在训练集上损失函数越小，并不代表测试集损失函数越小，我们希望模型在训练集上有高准确率的同时在测试集上也有高准确率。...3 过拟合与欠拟合 欠拟合（under-fitting）：也称为欠学习，它的直观表现是算法训练得到的模型在训练集上表现差（测试集表现也差），没有学到数据的规律。...训练集越多，过拟合的概率越小，数据增广是一个比较方便有效屡试不爽的方法，但各类领域的增广方法都不同。 1 在计算机视觉领域中，增广的方式是对图像旋转，缩放，剪切，添加噪声等。
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