python - 分批训练会导致更多的过拟合

Question

我正在训练一个序列到序列 (seq2seq) 模型，我有不同的值来训练 input_sequence_length。

对于值 10 和 15，我得到了可接受的结果，但是当我尝试使用 20 进行训练时，我遇到了内存错误 所以我将训练切换为分批训练，但模型过度拟合 和验证损失激增，即使使用累积梯度我也会得到相同的行为，所以我正在寻找提示并引导更准确的更新方法。

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这是我的训练函数(只有批处理部分):

    if batch_size is not None:
        k=len(list(np.arange(0,(X_train_tensor_1.size()[0]//batch_size-1), batch_size )))
        for epoch in range(num_epochs):
            optimizer.zero_grad()
            epoch_loss=0
            for i in list(np.arange(0,(X_train_tensor_1.size()[0]//batch_size-1), batch_size )): # by using equidistant batch till the last one it becomes much faster than using the X.size()[0] directly
                sequence = X_train_tensor[i:i+batch_size,:,:].reshape(-1, sequence_length, input_size).to(device)
                labels = y_train_tensor[i:i+batch_size,:,:].reshape(-1, sequence_length, output_size).to(device)
                # Forward pass
                outputs = model(sequence)
                loss = criterion(outputs, labels)
                epoch_loss+=loss.item()
                # Backward and optimize
                loss.backward() 

            optimizer.step()    
            epoch_loss=epoch_loss/k
            model.eval
            validation_loss,_= evaluate(model,X_test_hard_tensor_1,y_test_hard_tensor_1)
            model.train()
            training_loss_log.append(epoch_loss)
            print ('Epoch [{}/{}], Train MSELoss: {}, Validation : {} {}'.format(epoch+1, num_epochs,epoch_loss,validation_loss))

编辑:这是我正在训练的参数:

batch_size = 1024 
num_epochs = 25000
learning_rate = 10e-04

optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
criterion = nn.MSELoss(reduction='mean')

Answer 1

批量大小影响正则化。一次训练一个样本非常嘈杂，这使得过拟合变得更加困难。批量训练可以平滑所有内容，从而更容易过度拟合。翻译回正则化:

• 小批量添加正则化。
• 较大的批处理会减少正则化。

我也很好奇你的学习率。每次调用 loss.backward() 都会累积梯度。如果您已将学习率设置为一次期望一个示例，而不是降低它以解决批量累积，那么将发生以下两种情况之一。

1. 学习率对于现在累积的梯度来说太高，训练会发散，训练和验证错误都会激增。

2. 学习率不会太高，也不会发散。该模型只会更快更有效地训练。如果模型对于适合的数据来说太大，那么训练误差将变为 0，但验证误差会由于过度拟合而激增。

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更新

这里是关于梯度累积的更多细节。

每次调用 loss.backward() 都会累积梯度，直到您使用 optimizer.zero_grad() 重置它。当您调用 optimizer.step() 时，它将根据它积累的任何内容进行操作。

你的代码是这样写的，你每次通过内部循环调用loss.backward()，然后你在外部调用optimizer.step()重置前循环。因此梯度已经累积，即对批处理中的所有示例进行求和，而不是一次只对一个示例进行求和。

在大多数假设下，这将使批量累积梯度大于单个示例的梯度。如果梯度全部对齐，对于B批处理，它会大B倍。如果梯度是 i.i.d.那么它将更像是 sqrt(B) 倍大。

如果您不考虑这一点，那么您实际上已经按该因素提高了学习率。其中一些将通过更大的批处理的平滑效果来减轻，然后可以容忍更高的学习率。较大的批处理减少正则化，较大的学习率将其加回来。但这并不是补偿的完美匹配，因此您仍需要相应地进行调整。

一般来说，无论何时更改批量大小时，您还需要重新调整学习率以进行补偿。

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Leslie N. Smith 撰写了一些关于超参数调整的系统方法的优秀论文。一个很好的起点是 A disciplined approach to neural network hyper-parameters: Part 1 -- learning rate, batch size, momentum, and weight decay .他建议您从阅读图表开始，这些图表做得非常好。