验证损失和训练损失之间的差距

是指在机器学习模型训练过程中，模型在训练集上的损失与在验证集上的损失之间的差异。训练损失是指模型在每个训练批次上计算得到的损失值的平均值，而验证损失是指模型在验证集上计算得到的损失值的平均值。

通常情况下，训练损失会逐渐降低，因为模型在训练过程中不断优化参数以最小化损失函数。然而，验证损失可能会在一定训练轮次后开始增加，这是由于模型在训练集上过拟合而在验证集上泛化能力下降所导致的。

验证损失和训练损失之间的差距可以用来评估模型的泛化能力。如果差距很小，说明模型在训练集和验证集上的表现相似，具有较好的泛化能力。如果差距很大，说明模型在训练集上过拟合，无法很好地适应新的数据。

为了减小验证损失和训练损失之间的差距，可以采取以下措施：

增加训练数据量：更多的训练数据可以帮助模型更好地学习数据的分布，减少过拟合的可能性。
减小模型复杂度：过于复杂的模型容易过拟合，可以通过减少模型的参数数量或使用正则化等方法来降低模型复杂度。
使用正则化技术：正则化技术如L1正则化、L2正则化等可以限制模型参数的大小，防止过拟合。
早停策略：在训练过程中监控验证损失，当验证损失连续多轮不再下降时，停止训练，避免过拟合。
数据增强：通过对训练数据进行随机变换、旋转、缩放等操作，增加数据的多样性，提高模型的泛化能力。

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当然是通过观察神经网络的输出信息来做出相应的修改了，而观察神经网络输出信息的利器就是可视化。可视化观察训练过程中各种参数的变化是非常重要的，首先最重要的当属损失曲线(loss curves)。...上图所示是一个比较“完美”的损失曲线变化图，在训练开始阶段损失值下降幅度很大，说明学习率合适且进行梯度下降过程，在学习到一定阶段后，损失曲线趋于平稳，损失变化没有一开始那么明显。...总结下，如果你认为你的神经网络设计没有明显错误的，但损失曲线显示仍然很奇怪，那么很有可能：损失函数采用的有问题训练的数据的载入方式可能有问题优化器(optimizer)可能有问题一些其他的超参数设置可能有问题...总而言之，损失曲线是观察神经网络是否有问题的一大利器，我们在训练过程中非常有必要去观察我们的损失曲线的变化，越及时越好！...正则化除了损失函数曲线，准确率曲线也是我们观察的重点，准确率曲线不仅可以观察到我们的神经网络是否往正确方向前进，更主要的是：观察损失和准确率的关系。

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线上问题如何复盘？

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【风格化＋GAN】感知对抗网络 PAN，一个框架搞定多种图像转换

此前有工作将像素损失和生成对抗损失整合为一种新的联合损失函数，训练图像转换模型产生分辨率更清的结果。还有一种评估输出图像和真实图像之间差异的标准，那就是感知损失（perceptual loss）。...事实上，通过整合像素损失、感知损失和生成对抗损失，研究人员在图像超高分辨率和去除雨水痕迹上取得了当前最好的结果。但是，现有方法将输出图像和真实图像之间所有可能存在的差异都惩罚了吗？...作者使用生成对抗损失和感知对抗损失的结合来训练 PAN。首先，与 GAN 一样，生成对抗损失负责评估输出图像的分布。...本文提出的 PAN 由两个前馈卷积神经网络（CNN）、一个图像转换网络 T 和一个判别网络 D 组成。通过结合生成对抗损失和我们提出的感知对抗损失，我们训练这两个网络交替处理图像转换任务。...经过对抗训练，图像转换网络 T 将不断缩小转换后图像与真实图像之间的差距。我们评估了几项到图像转换任务（比如去除图像中的雨水痕迹、图像修复等）实验。

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Pytorch神器（11）

因为不管你的Decoder部分的网络怎么设计，一开始甚至到结束肯定会有误差存在。这个误差就是每个单元格经过正向传播所产生的拟合值和GT值之间的差距。这个差距包含两个部分：第一、分类的差距。...尤其是那些本来没物体的，给识别成有物体的，或者反过来。其次就是那些傻傻分不清把物体之间分类搞混的。这些都算是误差损失。第二、距离的偏移。...后面的一项是一个回归损失项，指的是映射出来的方框中的位置偏移和Ground Truth的差距。优化方向就是让整个值减小，又要分对类，又要标准确位置。...这里验证完毕会把每个类别验证的结果写在这个文件夹下面： ssd300_120000/test/ ?...这个工程中最复杂的部分是Loss函数的定义，函数定义在layers/modules/multibox_loss.py里面的48行到117行，分别计算了conf损失和loc损失，也就是分类损失和关于偏移位置的距离损失

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这或许是条可行的路！

尽管半监督方法可以通过利用未标注数据提高性能，但在标注资源极度有限的情况下，全监督方法之间仍然存在差距。...除了优化分割模型，基于 Token 案例的监督分割损失和基于未标注案例的一致性损失，作者还利用SAM和分割模型之间的预测一致性作为额外的监督信号，以辅助学习过程。...而对于="" 未标注="" 集\mathcal{l}_{con}，基于假设，同一图像在不同的条件下分割应该相同。然后，半监督框架通过优化监督分割损失和无监督一致性损失的组合来利用="" 数据进行训练。...为了控制监督分割损失和一致性损失之间的平衡，遵循相关工作的设计[19, 25]，使用一个分段加权系数 \lambda_{c}=0.1*e^{-5(1-t/t_{max})} 来减小一致性损失在早期训练阶段的干扰...与基于 Token 案例的经典监督分割损失和基于未标注案例的无监督一致性损失不同，作者利用SAM和半监督分割模型之间的预测一致性作为额外的监督信号，以辅助学习过程。

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大幅减少训练迭代次数，提高泛化能力：IBM提出「新版Dropout」

实验 Multi-Sample Dropout 带来的改进图 2 展示了三种情况下（传统 dropout、multi-sample dropout 和不使用 dropout 进行训练）的训练损失和验证集误差随训练时间的变化趋势...图 2：传统 dropout 和 multi-sample dropout 的训练集损失和验证集误差随训练时间的变化趋势。...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。...使用更多的 dropout 样本加快了训练的进度。当 dropout 样本多达 64 个时，dropout 样本的数量与训练损失的加速之间显现出明显的关系。...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。

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神经网络算法——损失函数（Loss Function）

它是预测值与真实值之间差距的计算方法，并通过深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）进行封装。...损失函数的选择对于模型的训练速度和效果至关重要，因为不同的损失函数会导致不同的梯度下降速度。损失函数的位置：损失函数位于机器学习模型的向前传播和向后传播之间。...损失曲线：损失曲线直观地呈现了模型在训练过程中损失值的变化趋势。...通过绘制训练损失和验证损失随迭代次数的变化，我们能够洞察模型是否遭遇过拟合或欠拟合等问题，进而调整模型结构和训练策略。...公式：均方差损失函数（MSE）公式特点：当预测值接近真实值时，损失值较小。当预测值与真实值差距较大时，损失值迅速增大。

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机器学习验证集为什么不再有新意？

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。...当每次我们调整一个超参数值使验证集的损失曲面达到峰值时，我们可能已经越过“总体”损失曲面的峰值。调整得越多，越过的峰值就越多。这将导致验证集和实际性能（由测试集估计）之间的差距越来越大。 ?...接下来进行一个关于梯度提升回归模型（Gradient Boosting Regression Model）上执行的调整量以及验证集和测试集性能之间的差距的快速实验。...其中选择使用梯度提升算法的原因，是它是具有大量超参数的主流模型。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。...如图所示，当我们投入越多的精力用于优化超参数和根据验证集性能选择模型时，验证集和测试集之间的性能差距就越大。

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大幅减少训练迭代次数，提高泛化能力：IBM提出「新版Dropout」

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过拟合与对策

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。...过拟合是在模型参数拟合过程中由于训练数据包含抽样误差，在训练时复杂的模型将抽样误差也进行了拟合导致的。所谓抽样误差，是指抽样得到的样本集和整体数据集之间的偏差。...偏差（bias）是模型本身导致的误差，即错误的模型假设所导致的误差，它是模型的预测值的数学期望和真实值之间的差距。方差（variance）是由于对训练样本集的小波动敏感而导致的误差。...5.5 Early Stopping 提前停止的策略是在验证集误差出现增大之后，提前结束训练；而不是一直等待验证集误差达到最小。提前停止策略十分简单,执行效率高，但需要额外的空间备份参数。

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厦门大学突破 SRKD框架 | 雨天无阻，显著提高了检测精度

这些现象在晴朗和雨天数据之间造成了相当大的领域差距。健壮的雨天三维目标检测需要在数据和模型挑战上均有所应对。...如果没有真实的雨模拟，这个概念无法被有效应用。此外，LDNet还忽略了不同天气条件之间的数据差异。只有充分解决雨天和晴天之间的差距，模型才能在多种天气条件下实现鲁棒性。...作者在保持预训练的晴朗教师模型固定不变的同时训练雨中学生模型（见图3），并采用以下监督损失和蒸馏损失： \mathcal{L}=\mathcal{L}_{cls}+\mathcal{L}_{reg}+\...WOD-P包含约158k个训练帧和约40k个验证帧，主要是晴朗天气条件（99.4%）。作者直接将WOD-P的验证集用于晴朗天气的测试。WOD-DA包含了多种天气条件，如雾天、多云和雨天。...这些模型基于DRET增强（DRET-Aug）在WOD-P训练集上进行训练，并在WOD-P验证集以及WOD-DA的雨天数据上进行评估。在雨天环境下的性能比较。作者首先在WOD-DA上评估了雨天表现。

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改进YOLOX | Push-IOU+Dynamic Anchor进一步提升YOLOX性能

IoU 等损失函数主要从边界框面积之间的差距进行优化，在优化过程中无法保证预测框和真实框形状的相似性。...受 L1 和 L2 损失函数的启发，我们在 IoU 损失基础上对边界框面积进行解耦，添加宽和高惩罚项，在最小化预测框和真实框面积差距的同时优化其形状相似性，这对于遮挡目标和小目标等困难目标检测有重要意义...为了进一步减小漏检情况的发生，我们对 IoU 损失进行了优化，改进后的 Push-IoU 损失函数包含 IoU 损失和 Push 损失两部分，如算法 2 所示。...此外，我们为 Push 损失设置了超参数来调节 IoU 损失和 Push 损失的比例，以控制推开预测框的力度，避免预测框偏移过多而成为低质量预测框。...如图 3.2 所示，和分别为预测框和真实框的中心点，预测框的中心点已经较好的贴合真实框中心点，具有成为高质量预测框的潜力，然而由于宽和高的差距，最终和较小，该预测框在后续迭代训练过程中可能会被逐渐忽略

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Generative Modeling for Small-Data Object Detection

为了解决这一问题，所提出的方法通过展开检测器训练的一个前向-后向通道来桥接生成器和真实图像上的检测损失之间的这种联系。 ...2.我们提出了一种新的展开方法来弥合生成器和真实图像检测性能之间的差距。...在我们的实验中，我们表明，像ACGAN这样的合成图像损失最小化会损害真实图像的检测性能。 3.3、总体上的损失和训练整体损失生成器的目的是生成具有插入在背景图像中的指示位置处的对象的图像。...（3）即使采用标准的训练/测试/验证划分，测试和验证集也太小，无法获得稳定和有意义的结果。...为了进一步证明使用展开步骤来弥合生成器和真实图像检测性能之间的差距的好处，我们还对“DetectorGAN-展开”网络进行了实验，而无需展开。

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改进YOLOX | Push-IOU+Dynamic Anchor进一步提升YOLOX性能

在 KITTI 数据集上的大量实验证明了所提出的方法的有效性，改进的 YOLOX-s 在 KITTI 数据集上的 mAP 和 mAR 分别达到 88.9%和 91.0%，相比基线版本提升 2.77%和...IoU 等损失函数主要从边界框面积之间的差距进行优化，在优化过程中无法保证预测框和真实框形状的相似性。...受 L1 和 L2 损失函数的启发，我们在 IoU 损失基础上对边界框面积进行解耦，添加宽和高惩罚项，在最小化预测框和真实框面积差距的同时优化其形状相似性，这对于遮挡目标和小目标等困难目标检测有重要意义...为了进一步减小漏检情况的发生，我们对 IoU 损失进行了优化，改进后的 Push-IoU 损失函数包含 IoU 损失和 Push 损失两部分，如算法 2 所示。...此外，我们为 Push 损失设置了超参数 \alpha 来调节 IoU 损失和 Push 损失的比例，以控制推开预测框的力度，避免预测框偏移过多而成为低质量预测框。

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CVPR2020 | 京东AI研究院提出统一样本加权网络，提升通用目标检测性能

本文由京东AI研究院发表在CVPR2020上的文章，从统一样本加权网络的角度来考虑目标检测问题，在提出了一种对分类损失和回归损失联合加权的通用损失函数，并在此基础上实现了一个统一的样本加权网络来预测样本的任务权重...换句话说，训练数据具有不确定性。 ? 图1.训练过程中的样本。（a）样本的分类损失大，权重小。（b）样本的分类损失小但权重大。（c）样本的分类得分和IoU之间不一致。...实验证明了本文提出的方法使样本加权过程变得灵活并且可以通过深度学习来学习。请注意，本文的概率建模不仅解决了样本权重问题，而且还解决了分类和定位回归任务之间的平衡问题。...更具体地说，它采用以下四个特征：分别为分类损、回归损失IoU损失和得分概率。对于负样本，IoU和得分概率设置为0。接下来，引入四个函数F，G，H、K将输入转换为密集特征，以实现更全面的表示。...对于每个样本，首先计算SWN的输入：分类损失、回归损失、IoU损失和得分概率。然后将预测的权重通过梯度反向传播加入到基本检测网络和样本加权网络之中。

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9 | 过拟合欠拟合、训练集验证集、关闭自动求导

训练集和验证集关于上面提到的两份数据，我们就可以称为训练集和验证集，当然有些时候还有一个叫测试集，有时候认为测试集介于训练集和验证集之间，也就是拿训练集去训练模型，使用测试集测试并进行调整，最后用验证集确定最终的效果...，验证集损失前期波动比较大，这可能是因为我们的验证集数量太少导致的，不过在500代以后训练损失和验证损失都趋于稳定。...这里作者给出了几个对比训练损失和验证损失的图片，很有意思。其中蓝色实线是训练损失，红色虚线是验证损失。...对于图A，训练损失和验证损失随着训练轮次的增长都没啥变化，表明数据并没有提供什么有价值的信息；图B中，随着训练轮次增加，训练损失逐步下降，而验证损失逐步上升，这说明出现了过拟合现象；C图中验证损失和训练损失同步下降...，是一种比较理想化的模型效果；D图中验证损失和训练损失也是同步下降，但是训练损失下降幅度更大一些，这种情况显示存在一定的过拟合，但是仍在可以接受的范围内。

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验证损失和训练损失之间的差距

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