cnn val_loss优化

时间: 2023-10-03 19:11:31 浏览: 43
要优化CNN模型的val_loss,可以尝试以下几种方法: 1. 数据增强:通过对训练数据进行旋转、平移、缩放等操作,增加数据的多样性,可以提高模型的泛化能力,从而减少过拟合,降低val_loss。 2. 正则化:使用L1或L2正则化可以限制模型的复杂度,防止过拟合,进而提高模型的泛化能力。 3. 学习率调整:合适的学习率可以加速模型训练,但是学习率过大可能会导致模型不稳定,学习率过小可能会导致模型收敛速度缓慢,因此需要根据实际情况调整学习率。 4. 批归一化:批归一化可以使模型更加稳定,加速模型收敛,从而减少val_loss。 5. 增加模型复杂度:如果模型欠拟合,可以尝试增加模型复杂度,比如增加卷积层、池化层、全连接层等,提高模型的表达能力,从而降低val_loss。 这些方法都可以用于优化CNN模型的val_loss,但是具体哪种方法最适合取决于具体的情况,需要根据实际情况进行尝试和调整。
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def train(): Dtr, Val, Dte = load_data() print('train...') epoch_num = 30 best_model = None min_epochs = 5 min_val_loss = 5 model = cnn().to(device) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.0008) criterion = nn.CrossEntropyLoss().to(device) # criterion = nn.BCELoss().to(device) for epoch in tqdm(range(epoch_num), ascii=True): train_loss = [] for batch_idx, (data, target) in enumerate(Dtr, 0): try: data, target = Variable(data).to(device), Variable(target.long()).to(device) # target = target.view(target.shape[0], -1) # print(target) optimizer.zero_grad() output = model(data) # print(output) loss = criterion(output, target) loss.backward() optimizer.step() train_loss.append(loss.cpu().item()) except: continue # validation val_loss = get_val_loss(model, Val) model.train() if epoch + 1 > min_epochs and val_loss < min_val_loss: min_val_loss = val_loss best_model = copy.deepcopy(model) torch.save(best_model.state_dict(), r"E:\dataset\Airbnb\training_data\model\cnn.pkl")

这段代码是一个简单的CNN模型的训练过程。它的输入是经过处理的数据集 Dtr, Val, Dte,其中 Dtr 是训练集,Val 是验证集,Dte 是测试集。模型的优化器采用 Adam 算法,损失函数采用交叉熵损失。 在每个 epoch 中,模型会对训练集 Dtr 进行迭代,计算损失并更新参数。同时,模型会在验证集 Val 上计算损失,如果当前的验证损失比之前最小的验证损失要小,则更新最小验证损失和最佳模型参数。当 epoch 数量达到最大值或者验证损失连续 min_epochs 次未下降时,训练过程会结束。 最后,最佳模型的参数会被保存到本地文件中。

#train checkpoint_path = './model_pth/cnn.h5' checkpoint = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(checkpoint_path, monitor='val_accuracy', verbose=1,save_best_only=True, mode='max') early_stopping = tf.keras.callbacks.EarlyStopping(monitor ='val_loss', patience=200, verbose=1) optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=1e-4, epsilon=1e-7)

这段代码是用 TensorFlow 2.x 版本编写的卷积神经网络模型训练代码,包括了模型的保存、早停和优化器等功能。具体的代码实现如下(Python语言): ```python # 导入需要的库 import tensorflow as tf from tensorflow import keras # 定义模型 model = keras.Sequential([ keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(28,28,1)), keras.layers.MaxPooling2D((2,2)), keras.layers.Flatten(), keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) # 编译模型 model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=1e-4, epsilon=1e-7), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 定义回调函数 checkpoint_path = './model_pth/cnn.h5' checkpoint = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(checkpoint_path, monitor='val_accuracy', verbose=1, save_best_only=True, mode='max') early_stopping = tf.keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=200, verbose=1) # 训练模型 model.fit(train_images, train_labels, epochs=1000, batch_size=128, validation_data=(test_images, test_labels), callbacks=[checkpoint, early_stopping]) ``` 其中,`tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint` 和 `tf.keras.callbacks.EarlyStopping` 分别实现了模型保存和早停的功能,`tf.keras.optimizers.Adam` 则是优化器的设置。需要注意的是,这里的模型是一个简单的卷积神经网络,输入为 28x28 的灰度图像,输出为 10 类别的概率值。

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