深度学习参数理解

Posted on 2024-07-18 Edited on 2024-08-07 Views: Waline: Word count in article: 1.4k Reading time ≈ 3 mins.

在做nlp和参加预测siRNA药效竞赛时遇到的一些调参经验

Epoch和Batch Size的定义

Epoch：
- 定义：epoch是指整个数据集在模型中完整训练一遍的次数。每个epoch结束后，模型会对整个数据集进行一次完整的预测，并根据预测结果更新自身的参数。
- 作用：通过多次epoch，模型逐步提高精度，直到达到一个相对稳定的水平。
Batch Size：
- 定义：batch size是在每个epoch中，每次更新模型参数时所使用的样本数量。
- 作用：batch size影响模型训练的稳定性和效率。较小的batch size可能导致训练过程不稳定，容易受到噪声数据的干扰；而较大的batch size则会增加训练时间，并可能限制模型的学习能力。

选择Epoch和Batch Size的考虑因素

数据集大小：
- 大数据集：需要更多的epoch来确保模型充分学习。
- 小数据集：可以使用较少的epoch。
模型复杂度：
- 高复杂度模型：需要更多的epoch和较小的batch size，以充分学习数据中的复杂模式。
- 低复杂度模型：可以使用较少的epoch和较大的batch size。
训练时间：
- 时间限制：在保证模型精度的前提下，应尽量选择较少的epoch以减少训练时间。
- 资源充裕：可以增加epoch数量以提高模型精度。
GPU内存：
- 内存限制：batch size过大可能导致GPU内存不足，需要调整batch size以适应可用内存。
- 内存充裕：可以选择较大的batch size以提高训练效率。

综合考虑的选择策略

确定合理的epoch范围：
- 基于数据集大小和模型复杂度，初步确定一个合理的epoch范围。例如，数据集较大且模型复杂度较高时，选择较大的epoch数。
选择适当的batch size：
- 在GPU内存允许的范围内，尽量选择较大的batch size以加速训练过程。
- 如果GPU内存有限，可以通过减小batch size来避免内存不足，同时增加epoch数以弥补训练效果。
优化训练时间和资源利用：
- 在保证模型精度和训练时间的前提下，尽量选择较小的epoch数和较大的batch size以减少训练时间和提高训练效率。
- 注意避免过拟合（模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现不好）和欠拟合（模型在训练数据和测试数据上都表现不好）的风险。

具体的实践步骤

初始设置：
- 根据经验或前期实验，设置一个初始的epoch数和batch size。例如，开始时可以使用一个适中的epoch数（如10-20）和适中的batch size（如32或64）。
观察和调整：
- 在训练过程中，观察模型的训练损失和验证损失。如果训练损失持续下降而验证损失稳定或下降，可以考虑增加epoch数。
- 如果GPU内存充裕且训练时间较长，可以适当增加batch size以加快训练速度。
迭代优化：
- 通过多次实验，逐步调整epoch数和batch size，找到最优的组合。例如，逐步增加epoch数，观察模型性能的变化；或者在保证内存不溢出的前提下，逐步增加batch size。

train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习;
train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合;
train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集有问题;
train loss 趋于不变，test loss趋于不变，说明学习遇到瓶颈，需要减小学习率或批量数目;
train loss 不断上升，test loss不断上升，说明网络结构设计不当，训练超参数设置不当，数据集经过清洗等问题。

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