【论文】ICCV美文:从过拟合到欠拟合?
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发布时间：2024-09-30 17:08
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热心网友
时间：2024-10-10 01:34
【论文】ICCV美文：从过拟合到欠拟合的奥秘
深入理解ICCV论文，如2019年的O2U-Net论文，它揭示了神经网络学习过程中的样本角色及其挑战。O2U-Net特别关注于处理带噪数据，通过观察网络从欠拟合到过拟合的训练动态来检测噪声样本。简单来说，网络在早期快速记住简单样本，而噪声和难样本则在后期被学习，过拟合问题由此产生。文章提出了一种创新方法，Cyclical Training，通过反转常规训练过程，即在过拟合阶段使用大学习率使网络转入欠拟合，以此来识别噪声。
O2U-Net的训练过程分为三个步骤：首先让网络过拟合，然后通过大学习率使其返回欠拟合，再逐步训练至过拟合。这种方法利用了损失指标的动态变化，因为在过拟合阶段，噪声样本的loss与干净样本接近，通过监测损失变化，可以识别噪声样本。
然而，依赖loss指标的挑选策略并非始终有效。如co-teaching等方法在早期能有效选择高纯度样本，但随着训练的进行，模型会过拟合噪声，导致挑选出的样本纯度下降。这提示我们在处理噪声数据时，需要对损失指标有更深入的理解和巧妙应用。
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时间：2024-10-10 01:34
【论文】ICCV美文：从过拟合到欠拟合的奥秘
深入理解ICCV论文，如2019年的O2U-Net论文，它揭示了神经网络学习过程中的样本角色及其挑战。O2U-Net特别关注于处理带噪数据，通过观察网络从欠拟合到过拟合的训练动态来检测噪声样本。简单来说，网络在早期快速记住简单样本，而噪声和难样本则在后期被学习，过拟合问题由此产生。文章提出了一种创新方法，Cyclical Training，通过反转常规训练过程，即在过拟合阶段使用大学习率使网络转入欠拟合，以此来识别噪声。
O2U-Net的训练过程分为三个步骤：首先让网络过拟合，然后通过大学习率使其返回欠拟合，再逐步训练至过拟合。这种方法利用了损失指标的动态变化，因为在过拟合阶段，噪声样本的loss与干净样本接近，通过监测损失变化，可以识别噪声样本。
然而，依赖loss指标的挑选策略并非始终有效。如co-teaching等方法在早期能有效选择高纯度样本，但随着训练的进行，模型会过拟合噪声，导致挑选出的样本纯度下降。这提示我们在处理噪声数据时，需要对损失指标有更深入的理解和巧妙应用。
