那个网站做外贸最好,室内设计大学排名榜,网页设计重要是什么,单页销售型网站在深度学习中#xff0c;模型的训练通常会受到随机性因素的影响#xff0c;如参数初始化、数据加载顺序等。这会导致每次训练得到的结果有所不同。要减少这种不稳定性#xff0c;可以采取以下措施#xff1a;
1.固定随机种子
通过设置随机种子#xff0c;可以使得每次训…在深度学习中模型的训练通常会受到随机性因素的影响如参数初始化、数据加载顺序等。这会导致每次训练得到的结果有所不同。要减少这种不稳定性可以采取以下措施
1.固定随机种子
通过设置随机种子可以使得每次训练过程中的随机性操作如参数初始化、数据加载顺序等保持一致从而提高结果的稳定性。
import torch
import numpy as np
import randomdef set_seed(seed):torch.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed_all(seed)np.random.seed(seed)random.seed(seed)torch.backends.cudnn.deterministic Truetorch.backends.cudnn.benchmark Falseset_seed(42)
2.增加模型训练的次数
通过增加训练轮数epochs可以让模型在数据上更充分地训练从而减少不稳定性。此时要修改的参数为num_epochs
# 训练模型
num_epochs 50
for epoch in range(num_epochs):model.train()for geno, pheno in train_loader:optimizer.zero_grad()outputs model(geno)loss criterion(outputs.squeeze(), pheno)loss.backward()optimizer.step()print(fEpoch [{epoch1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item():.4f})
3.使用更大的批量大小
此时要进行修改的是batch_size的大小指的是一次性选取的样本数量为多少
# 创建数据加载器
train_dataset GenoPhenoDataset(X_train, y_train)
test_dataset GenoPhenoDataset(X_test, y_test)
train_loader DataLoader(train_dataset, batch_size32, shuffleTrue)
test_loader DataLoader(test_dataset, batch_size32, shuffleFalse)
4.使用学习率调度器
scheduler torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, modemin, factor0.1, patience10, verboseTrue)
5.K折交叉验证
通过 K 折交叉验证可以更全面地评估模型的性能从而减少由于训练数据集划分带来的不稳定性。
6.早停法
使用早停法在验证集上监控性能当性能不再提升时提前停止训练避免过拟合。
early_stopping EarlyStopping(patience10, verboseTrue)
