企业官网建设流程全解析

苏州网站快速排名优化,网站建设好学么,简单的网站建设公司的模板下载,做高清视频的网站1. 过拟合的判断 过拟合是模型 “记住” 训练数据但泛化能力差的现象#xff0c;核心判断方式是同步打印训练集和测试集的指标#xff1a; 正常情况#xff1a;训练集、测试集的损失#xff08;Loss#xff09;同步下降#xff0c;准确率#xff08;或其他指标#xff…1. 过拟合的判断过拟合是模型 “记住” 训练数据但泛化能力差的现象核心判断方式是同步打印训练集和测试集的指标正常情况训练集、测试集的损失Loss同步下降准确率或其他指标同步上升过拟合情况训练集损失持续下降、准确率持续上升但测试集损失停止下降甚至上升、准确率停止提升。2. 模型的保存和加载PyTorch 中模型保存 / 加载有 3 种常见方式a. 仅保存权重最常用保存仅保存模型的参数state_dict文件小、灵活加载需先初始化模型结构再加载权重b. 保存权重和模型保存直接保存整个模型对象包含结构 权重加载直接加载模型c. 保存全部信息checkpoint保存包含模型权重、优化器状态、训练轮数、损失等训练状态支持 “断点续训”加载恢复模型 优化器状态继续训练3. 早停策略早停是防止过拟合的常用方法当测试集损失连续 N 轮不再下降时提前停止训练。核心逻辑记录当前最优测试集损失每轮训练后对比新的测试集损失若连续patience轮损失未下降则停止训练。作业浙大疏锦行