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模型训练技巧

模型训练技巧 神经网络模型设计训练流程 图1-1 神经模型设计流程 当我们设计并训练好一个神经网络之后,需要在训练集上进行验证模型效果是否良好。 这一步的目的在于判断模型是否存在欠拟合;在确定已经在训练集上拟合的很好,就需要在测试集上进行验证,如果验证结果差就需要重新设计模型;如果效果一般,可能需要增加正则化,或者增加训练数据; 欠拟合处理策略 集成学习的做法大致是,从训练集中采样出多笔数据,分别去训练不同的模型模型的结构可以不同)。用训练出的多个模型分别对测试集进行预测,将最终的结果进行平均(如图1-16所示)。 因此,每个神经元有2种选择,而M个神经元就有2M选择,对应的就可以产生2M种模型结构。因此,在训练模型时,就相当于训练了多个模型。 对于模型中的某个权重是,在不同的dropout的神经网络中是共享的。 图1-17 dropout训练过程 但是,在训练好之后,需要进行预测。但是无法将如此多的模型分别进行存储,并单独预测。

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lr模型训练_GBDT模型

分类模型 本质上是线性回归模型 优化目标 J ( θ ) = ∑ − y i l o g ( h ( θ T x i ) ) − ( 1 − y i ) l o g ( 1 − h frac{1}{1+e^{-\theta^Tx}} h(θTx)=1+e−θTx1​,是sigmoid函数 linear regression和logistic regression都属于广义线性模型 ,linear regression是将高斯分布放在广义线性模型下推导得到的,logistic regression是将伯努利分布放在广义线性模型下推导得到的,softmax regression是将多项式分布放在广义线性模型下推导得到的 推导请见: https://www.zhihu.com/question/35322351/answer/67117244 LR和linear SVM的异同 同: 都是线性分类器,模型求解的是超平面 SVM自带正则,LR需要添加上正则项 根据经验来看,对于小规模数据集,SVM的效果要好于LR,但是大数据中,SVM的计算复杂度受到限制,而LR因为训练简单,可以在线训练,所以经常会被大量采用

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    5.训练模型之利用训练模型识别物体

    接下来我们开始训练,这里要做三件事: 将训练数据上传到训练服务器,开始训练。 将训练过程可视化。 导出训练结果导出为可用作推导的模型文件。 可视化训练过程 将训练过程可视化是一个很重要的步骤,这样可以随时检查学习的效果,对后期的模型调优有很大的指导意义。 OK,现在是时候喝点咖啡,6 个小时以后来收获训练结果了。 导出模型文件 大约 6 个小时以后,模型训练好了。 现在可以根据业务需求自行的进行训练并应用训练结果了,鼓掌! 可能有人会问,我们用一个可以识别很多其他物体的模型做转移学习,训练出来了一个可以识别熊猫的模型,那么训练出来模型是不是也可以识别其他物体呢。 答案是否定的,你不能通过转移学习向一个已经训练好的识别模型里面增加可识别的物体,只能通过转移学习来加速你自己模型训练速度。

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    使用TPU训练模型

    如果想尝试使用Google Colab上的TPU来训练模型,也是非常方便,仅需添加6行代码。 buffer_size = 1000).batch(BATCH_SIZE) \ .prefetch(tf.data.experimental.AUTOTUNE).cache() 二,定义模型 metrics.SparseCategoricalAccuracy(),metrics.SparseTopKCategoricalAccuracy(5)]) return(model) 三,训练模型

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    PaddleOCR 训练模型参考

    本文章介绍的是NV显卡训练。CPU训练 仅供参考,部分不同的地方请前往官方网站获取信息。 requirements.txt python PPOCRLabel.py --lang ch # 启动工具,如果启动没反应那么就是缺少环境 ch_ppocr_mobile_v2.0_rec 预训练模型 (其他模型可以参考地址:models_list.md[8]) ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_pre.tar[9] 训练参数文档 config.md[10] 本地配置文件路径: PaddleOCR-release [](https://img1.dotnet9.com/2022/03/A6.png) PaddleOCR-release-2.4\pretrain_models #从官网下载的预训练模型放到这里 PaddleOCR-release -2.4\output #训练输出目录 PaddleOCR-release-2.4\output\inference #最终导出模型 训练脚本 //训练模型 python tools/train.py

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    什么叫训练模型

    根据上面的计算过程可知,下图的神经网络模型果然比较符合现实情况。带游泳池的首先大概率属于高档房,其次价格也比较高。不带游泳池的 属于低档房,而且价格较低。 为什么同样的模型,判断出的结果不一样呢? 所以找好的模型的过程,就是找到他们合适的参数, 这就叫训练模型。对于判断房 子这件事儿。如果我们要是个房产经纪的话,我们其实在日常的工作中,在不断总结更正这些参数,不断的完善这个人工网络模型。 让我们这个模型,对各种各样的 输入值都是正确的。人工智能这个学科也是在做这件事儿,通过不断的训练,让你的模型的参数越来越正确。从而对于输入的各种值,判断结果都是正确的。

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    训练模型

    多项式回归 依然可以使用线性模型来拟合非线性数据 一个简单的方法:对每个特征进行加权后作为新的特征 然后训练一个线性模型基于这个扩展的特征集。 这种方法称为多项式回归。 注意,阶数变大时,特征的维度会急剧上升,不仅有 an,还有 a^{n-1}b,a^{n-2}b^2等 如何确定选择多少阶: 1、交叉验证 在训练集上表现良好,但泛化能力很差,过拟合 如果这两方面都不好, 上图显示训练集和测试集在数据不断增加的情况下,曲线趋于稳定,同时误差都非常大,欠拟合 欠拟合,添加样本是没用的,需要更复杂的模型或更好的特征 模型的泛化误差由三个不同误差的和决定: 偏差:模型假设不贴合 ,高偏差的模型最容易出现欠拟合 方差:模型训练数据的微小变化较为敏感,多自由度的模型更容易有高的方差(如高阶多项式),会导致过拟合 不可约误差:数据噪声,可进行数据清洗 3. 线性模型正则化 限制模型的自由度,降低过拟合 岭(Ridge)回归 L2正则 Lasso 回归 L1正则 弹性网络(ElasticNet),以上两者的混合,r=0, 就是L2,r=1,就是 L1 image.png

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    transformer预训练模型

    磐创AI分享 来源 | Github作者 | huggingace编译 | VK【导读】这里的预训练模型是当前提供的预训练模型的完整列表,以及每个模型的简短介绍。 该模型是日语模型。在日语上字符级的训练。 该模型是日语模型。使用Whole-Word-Masking在日语上字符级的训练。 XLM的英语-罗马尼亚多语言模型 xlm-mlm-xnli15-1024 12个层,1024个隐藏节点,8个heads。用MLM进行15种XNLI语言的预训练的XLM的模型。 在17个语言上用MLM训练的XLM模型 xlm-mlm-100-1280 16个层,1280个隐藏节点,16个heads。

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    8,模型训练

    一,分类模型训练 ? ? ? ? ? ? ? ? ? 二,回归模型训练 ? ? ? ? ? ? ? ? 三,聚类模型训练 KMeans算法的基本思想如下: 随机选择K个点作为初始质心 While 簇发生变化或小于最大迭代次数: 将每个点指派到最近的质心,形成K个簇 重新计算每个簇的质心 ? 四,降维模型训练 PCA主成分分析(Principal Components Analysis)是最常使用的降维算法,其基本思想如下: 将原先的n个特征用数目更少的m个特征取代,新特征是旧特征的线性组合 五,管道Pipeline的训练 使用管道可以减少训练步骤 有时候,我们可以用管道Pipeline把多个估计器estimater串联起来一次性训练数据。 可以结合FeatureUnion 和 Pipeline 来创造出更加复杂的模型。 ?

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    PyTorch 实战(模型训练模型加载、模型测试)

    本次将一个使用Pytorch的一个实战项目,记录流程:自定义数据集->数据加载->搭建神经网络->迁移学习->保存模型->加载模型->测试模型 自定义数据集 参考我的上一篇博客:自定义数据集处理 数据加载 此时拟合目标就变为F(x),F(x)就是残差: [在这里插入图片描述] * 训练模型 def evalute(model, loader): model.eval() correct pytorch保存模型的方式有两种: 第一种:将整个网络都都保存下来 第二种:仅保存和加载模型参数(推荐使用这样的方法) # 保存和加载整个模型 torch.save(model_object , 'model.pkl') model = torch.load('model.pkl') # 仅保存和加载模型参数(推荐使用) torch.save(model_object.state_dict( model.pkl则是第一种方法保存的 [在这里插入图片描述] 测试模型 这里是训练时的情况 [在这里插入图片描述] 看这个数据准确率还是不错的,但是还是需要实际的测试这个模型,看它到底学到东西了没有

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    使用GPU训练模型

    一般通过nn.Module来构建模型并编写自定义训练循环。 为了更加方便地训练模型,作者编写了仿keras的Pytorch模型接口:torchkeras, 作为Pytorch的高阶API。 构建模型的3种方法(继承nn.Module基类,使用nn.Sequential,辅助应用模型容器) 训练模型的3种方法(脚本风格,函数风格,torchkeras.Model类风格) 使用GPU训练模型( 单GPU训练,多GPU训练) 本篇我们介绍使用GPU训练模型。 # 训练模型 ... 如果要使用多个GPU训练模型,也非常简单。只需要在将模型设置为数据并行风格模型。则模型移动到GPU上之后,会在每一个GPU上拷贝一个副本,并把数据平分到各个GPU上进行训练。核心代码如下。

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    4.训练模型之准备训练数据

    终于要开始训练识别熊猫的模型了, 第一步是准备好训练数据,这里有三件事情要做: 收集一定数量的熊猫图片。 将图片中的熊猫用矩形框标注出来。 将原始图片和标注文件转换为TFRecord格式的文件。 收集熊猫图片倒不是太难,从谷歌和百度图片上收集 200 张熊猫的图片,应该足够训练一个可用的识别模型了。 最后需要将数据集切分为训练集合测试集,将图片文件打乱,然后按照 7:3 的比例进行切分: random.seed(42) random.shuffle(all_examples) 最后还需要一个 label map 文件,很简单,因为我们只有一种物体:熊猫 label_map.pbtxt: item { id: 1 name: 'panda' } 训练一个熊猫识别模型所需要的训练数据就准备完了 ,接下来开始在 GPU 主机上面开始训练

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    【预训练模型】预训练语言模型的前世今生之风起云涌

    在专题上一期推送【萌芽时代】里,我们介绍了预训练语言模型思想的萌芽。今天我们推出的这篇推送, 将继续为大家介绍预训练语言模型是如何进一步发展和演进的。 证明了预训练的过程直接提高了seq2seq模型的泛化能力,再次提出了预训练的重要性和通用性。 图2为预训练seq2seq模型的结构,红色为encoder部分,蓝色为decoder部分,所有方框内参数均为语言模型训练的,而方框外的参数为随机初始化。 所以他们通过将seq2seq模型loss和语言模型loss的平均,来达成联合训练,并显著提升了模型的效果。 编者认为这篇文章最大的贡献是证明了在大量无监督数据上预训练语言模型,并在少量有监督数据上finetune这个思路对seq2seq模型同样具有效性,并提出了seq2seq目标和语言模型目标联合训练以提高泛化能力的想法

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    pycaret之训练模型(创建模型、比较模型、微调模型

    1、比较模型 这是我们建议在任何受监管实验的工作流程中的第一步。此功能使用默认的超参数训练模型库中的所有模型,并使用交叉验证评估性能指标。它返回经过训练模型对象。 对于受监督的模块(分类和回归),此函数将返回一个表,该表具有k倍交叉验证的性能指标以及训练有素的模型对象。 对于无监督的模块对于无监督的模块集群,它会返回性能指标以及经过训练模型对象,而对于其余的无监督的模块异常检测,自然语言处理和关联规则挖掘,则仅返回经过训练模型对象。 尽管有一个单独的函数可以对训练后的模型进行集成,但是在通过create_model函数中的ensemble参数和方法参数创建时,有一种快速的方法可以对模型进行集成。 对于有监督的学习,此函数将返回一个表,该表包含k倍的通用评估指标的交叉验证分数以及训练有素的模型对象。对于无监督学习,此函数仅返回经过训练模型对象。

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    Torch7模型训练

    并在后面给出一些简单的模型训练方法。下述程序在itorch qtconsole下运行。 backward会调用[gradInput] ;updateGradInput (input, gradOutput)和accGradParameters(input, gradOutput) ;高级训练方式只要重载 接下来仅介绍一些模型训练所需要的关键函数。 将image包导入当前运行环境,随机生成一张1通道32x32的彩色图像,如下 ? 上一节我们构建的卷积神经网络如下(参数稍微有调整)。 ? 就这个例子来说我们定义是适合对分类的损失函数,调用他的前向传播方法并输入的参数分别为预测的类和训练样本所属的类。 ? 然后,使用神经网络net的updateParameters()更新权重,该方法的输入值为学习率,即完成了训练

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    不同训练模型的比较

    在上一篇文章结尾,我们提到了,与使用SGD(随机梯度下降)和冲量训练模型相比,L-BFGS方法产生不同误差的解决方法。 为了使分析更加容易,但至少保证符合实际,我们以“werewolf”为主题训练了一个线性SVM 分类器(W,bias)。 在训练数据集上,两种方法的精度都能够达到100%,并且只要训练误差为零就终止训练。 抛开模型真正的优化方法,这些模式都被这两种模型学到了,但同时带有轻微的差异,这可以通过考虑W中单个权重重要性看出。然而,正如参数向量相关性证实的那样,两个解决方法是非常相近的。 接下来,我们将研究模型对未知数据的泛化能力。

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    使用多GPU训练模型

    如果使用多GPU训练模型,推荐使用内置fit方法,较为方便,仅需添加2行代码。 注:以下代码只能在Colab 上才能正确执行。 ('GPU') if gpus: # 设置两个逻辑GPU模拟多GPU训练 try: tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration buffer_size = 1000).batch(BATCH_SIZE) \ .prefetch(tf.data.experimental.AUTOTUNE).cache() 二,定义模型 metrics.SparseCategoricalAccuracy(),metrics.SparseTopKCategoricalAccuracy(5)]) return(model) 三,训练模型 ,该策略在所有 N 个计算设备上均各复制一份完整的模型; 每次训练传入一个批次的数据时,将数据分成 N 份,分别传入 N 个计算设备(即数据并行); N 个计算设备使用本地变量(镜像变量)分别计算自己所获得的部分数据的梯度

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    训练GloVe词向量模型

    GloVe的实现步骤 2.1 构建共现矩阵 2.2 词向量和共现矩阵的近似关系 2.3 构造损失函数 2.4 训练GloVe模型 3. GloVe与LSA、Word2Vec的比较 4. 共现矩阵顾名思义就是共同出现的意思,词文档的共现矩阵主要用于发现主题(topic),用于主题模型,如LSA。 2.4 训练GloVe模型 虽然很多人声称GloVe是一种无监督(unsupervised learing)的学习方式(因为它确实不需要人工标注label),但其实它还是有label的,这个label就是以上公式中的 log(Xij),而公式中的向量 $w和\tilde{w}$ 就是要不断更新/学习的参数,所以本质上它的训练方式跟监督学习的训练方法没什么不一样,都是基于梯度下降的。

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    【Kaggle竞赛】迭代训练模型

    Contents 1 TensorFlow模型持久化 1.1 保存模型 1.2 加载模型 2 迭代训练模型实现 2.1 输出结果 2.2 使用输入文件队列的注意事项 3 参考资料 CV领域中,在完成数据准备工作和设计定义好模型之后 ,我们就可以去迭代训练模型了,通过设置调节不同的超参数(这需要理论知识和丰富的经验)来使得损失(loss)和准确率(accuracy)这两个常用的指标达到最优。 一般在训练完成之后,都需要通过损失曲线图和准确率曲线图来衡量整个训练过程。 在训练模型之前,我们需要将数据划分为训练集和验证集,在训练集上训练模型,在验证集上评估模型。 数据集的划分有三种常用的方法: 简单的留出验证; K折交叉验证; 带有打乱数据的重复K折验证; 知道了训练模型的一些方法和注意事项之后,我们就要开始编写TensorFlow程序,以实现迭代训练模型,并将最终的模型保存下来 TensorFlow模型持久化 主要介绍如何编写TensorFlow程序来持久化一个训练好的模型,并从持久化的模型文件中还原被保存的模型

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    巧用Kaggle进行模型训练

    上的一篇文章,原文标题:Using Kaggle for your Data Science Work 数据工程师都喜欢Jupyter Notebook,但是有时候您需要处理非常大的数据集和/或复杂的模型 因此,如果您的计算机温度太高、运行时间太长或没有足够的处理能力或内存无法运行模型,就可以使用Kaggle的核来运行代码!来注册吧! 使用Kaggle的好处 免费! 您可以运行模型,提交更改,然后在另一台计算机上拉取(pull)模型。只要您可以访问互联网,您的工作就可以跟随您(无需使用Git)! GPU。 因此,如果您对Alphabet的服务器上安装的面部识别模型感到不满意,那么Kaggle的核可能不适合您。 另外,在您的网页上运行的核,在无用户输入的情况下,只能在一个小时内运行。 因此,如果您在运行模型后走开一个多小时,内核将停止。您将失去所有输出,并且必须重新启动核。您可以通过提交代码来解决此问题,该代码将在与您在网页上看到的不同的核中运行。

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