早停与学习率调整PPT

在机器学习和深度学习中，早停（Early Stopping）和学习率调整（Learning Rate Adjustment）是两个常见的优化技术。它们都是...

在机器学习和深度学习中，早停（Early Stopping）和学习率调整（Learning Rate Adjustment）是两个常见的优化技术。它们都是用来防止过拟合，提高模型在未知数据上的性能。下面我们将分别讨论这两个概念。早停早停是一种非常直观的防止过拟合的方法。它的基本思想是在训练过程中监视模型在验证集上的性能。当模型的验证性能开始下降时，训练应停止，并将当前模型的最佳权重作为最终模型。以下是早停的基本步骤：将数据集分为训练集和验证集通常情况下，大约70-80%的数据用于训练，20-30%的数据用于验证在训练集上训练模型并在每个epoch之后在验证集上评估模型的性能初始化一个变量（例如），用于存储迄今为止在验证集上看到的最佳性能得分在每个epoch之后比较当前验证集的性能得分和。如果当前得分更好，则更新如果在连续的几个epoch中验证性能没有改善，就停止训练，并将最后一个epoch的模型权重作为最佳模型下面是一个使用PyTorch实现早停的示例代码：学习率调整学习率调整是另一种防止过拟合的方法。它通过动态地调整学习率来控制模型的训练速度，从而避免在局部最优解中卡住。有多种学习率调整策略，如学习率衰减（Learning Rate Scheduling）、适应学习率调度（Adaptive Learning Rate Scheduling）等。下面我们介绍两种常用的学习率调整策略。学习率衰减学习率衰减是在每个epoch或每个一定的epoch范围后，将学习率乘以一个固定的衰减因子。这可以让学习率在训练过程中逐渐减小，但不会突然跳到一个非常小的值。这对于需要在一定数量的epoch内收敛到最佳解的模型很有用。以下是使用PyTorch实现学习率衰减的示例代码：Adam优化