Вопрос или проблема
Я обучаю модель YOLOv7-tiny и у меня есть следующие наблюдения из сессии обучения:
- графики потерь объектности в обучающей и проверочной выборках разошлись довольно рано в процессе обучения
- потери по классам и рамкам, хотя и не совсем расходятся, тоже не сошлись
- значения P, R и mAP, похоже, в порядке.
Размер партии – 8, а остальные гиперпараметры имеют значения по умолчанию, определенные в конфигурационном файле официального репозитория с некоторыми изменениями в специфичных для аугментации параметрах.
Мне действительно хотелось бы знать, что вы об этом думаете. Мне нужен совет по интерпретации графиков, чтобы определить, где идет не так, и какие корректирующие меры можно предпринять.
Любые наблюдения и мысли будут очень полезны. Спасибо, что уделили время для чтения моего поста!
С уважением. 🙂
Ответ или решение
При обучении модели YOLOv7-tiny, если наблюдается раннее расхождение графиков потерь объектости (objectness loss) на обучающей и валидационной выборках, это может быть признаком нескольких проблем, связанных с настройками модели или данными. Давайте внимательно проанализируем ваши наблюдения и рассмотрим возможные пути решения.
1. Анализ Расхождения Потерь
Раннее расхождение потерь:
Если графики потерь объектности для обучающей и валидационной выборок расходятся на ранних этапах обучения, это может указывать на несколько причин:
-
Переобучение: Модель может накапливать полезную информацию из обучающих данных слишком быстро, не успевая обобщать на валидационных данных. Это особенно возможно, если обучающие данные имеют много шумов или аномалий.
-
Неправильные гиперпараметры: Возможно, некоторые гиперпараметры (например, скорость обучения) слишком высоки, что может привести к нестабильному обучению.
-
Проблемы с данными: Если в обучающем наборе данных нет представительных примеров для всех классов, модель может учиться быть уверенной лишь в определенных классах, не показывая хорошую производительность на валидационной выборке.
2. Мониторинг Других Потерь
Потери класса и бокса:
Если потери класса и бокса не диверсируют, но и не сходимятся, это также требует внимания. Стоит обратить внимание на:
-
Качество меток: Проверьте, корректны ли метки объектов в вашем обучающем наборе данных. Неправильные или неполные аннотации могут затруднять обучение.
-
Разнообразие данных: Учитесь на разнообразных пример, чтобы обеспечить стабильное обучение моделей.
3. Метрики Производительности
P, R и mAP:
Если значения Precision, Recall и mAP находятся на приемлемом уровне, это говорит о том, что в целом модель работает хорошо. Это также может указывать на то, что:
- Модель достаточно хорошо запоминает определенные классы или условия, но не распознает их отсколок.
4. Настройка Гиперпараметров
Рекомендуется рассмотреть возможность экспериментов с настройками:
-
Скорость обучения (Learning Rate): Попробуйте использовать меньшую скорость обучения и посмотрите, как это повлияет на поведение потерь.
-
Размер батча: Хотя у вас установлен размер батча 8, его увеличение может помочь улучшить качество градиентного обновления.
-
Аугментация данных: Убедитесь, что изменения в параметрах аугментации добавляют разнообразие, а не отвлекают модель от обучения.
5. Обучение с Предобученной Моделью
Если вы этого еще не сделали, рассмотрите возможность использования предобученной модели YOLOv7-tiny. Это может помочь улучшить производительность, так как предобученные веса могут содержать обобщенные паттерны, которые помогут вашей модели лучше адаптироваться к задаче.
Заключение
Ваша ситуация требует внимания к деталям как в данных, так и в конфигурации модели. Рекомендуется провести дополнительные эксперименты с гиперпараметрами и тщательно проверить исходные данные на наличие ошибок. Успехов в обучении модели YOLOv7-tiny!