PyTorch模型训练集正常收敛,但验证集准确率稳定在10%并保持不变
The Validation Accuracy of model, implemented in PyTorch, always got 10% and not converge.
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问题描述
训练过程中遇到的一个Bug,可能是跟Torch本身有关,如下图和题目所示,经过多轮训练,训练准确率开始收敛,但是验证准确率保持在10%左右不变。
排查手册
一般来说这表示模型本身可能存在问题,下面列出一个排查手册:
- 检查是否是数据问题,将验证集数据替换为训练数据,查看是否训练正常。
- 检查数据增强是否正常。
- 学习率是否设置过大,降低学习率防止过大的波动。
- 调整模型初始化方式,检查是否正常初始化模型。
- BN带来的问题,BN会导致数据分布不一致。
最终解决
实际上最终发现,在进行验证集测试的过程中,将model.eval()
注释掉,即可正常训练,这个很可能是某些版本torch中存在的隐藏Bug。
版本避坑
参考文献
https://github.com/apache/incubator-mxnet/issues/1968
https://blog.csdn.net/jbddygb/article/details/53365218
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