Chat with Wiki - 医疗大模型微调，loss值一直降低不了，在1附近收敛了

Answer

在进行医疗大模型的微调时，如果loss值一直降低不了，可能存在多种原因。以下是一些可能的原因和相应的解决方案：

数据质量问题：
- 确保训练数据是高质量、准确标注的。
- 检查数据集是否平衡，避免类别不平衡问题。
模型过拟合：
- 如果模型在训练集上表现良好，但在验证集上loss不降低，可能是过拟合。
- 尝试使用正则化方法，如L1、L2正则化，或增加Dropout层。
学习率设置不当：
- 学习率过高或过低都可能导致loss不降低。
- 使用学习率衰减策略，或尝试使用学习率预热。
优化器选择：
- 不同的优化器可能对模型的收敛效果有影响。
- 尝试更换优化器，如Adam、RMSprop等。
模型结构问题：
- 模型可能过于复杂或过于简单，不适合当前任务。
- 尝试调整模型结构，增加或减少层数和神经元数量。
批次大小（Batch Size）：
- 批次大小对模型训练也有影响。
- 尝试调整批次大小，查看是否有助于loss的降低。
损失函数不适合：
- 确保使用的损失函数适合当前的医疗任务。
- 例如，对于不平衡的数据集，可以尝试使用加权的损失函数。
数据预处理和增强：
- 确保数据预处理步骤正确，如归一化、标准化等。
- 使用数据增强技术，如旋转、缩放、裁剪等，以提高模型的泛化能力。
早停法（Early Stopping）：
- 如果模型在训练过程中出现loss不再显著下降，可以使用早停法来终止训练。
超参数调整：
- 使用超参数优化技术，如网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化。
模型微调策略：
- 如果是在预训练模型的基础上进行微调，确保解冻了需要微调的层。
评估方法：
- 确保评估方法正确，有时候loss值不能全面反映模型性能，可以结合其他指标如准确率、召回率等。
计算资源：
- 确保计算资源充足，有时候资源不足可能导致模型训练不充分。
软件和硬件问题：
- 检查是否有软件bug或硬件故障影响训练过程。

最后，建议详细记录实验过程和结果，以便分析问题所在并进行相应的调整。如果问题依然无法解决，可以考虑寻求领域专家的帮助或在专业社区中寻求建议。

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References

配置文件写入完成后，点击从头开始训练，运行界面可以看到训练过程，此时你的显存占用应该达到100%，所以尽量不要使用电脑处理其他事务。在训练日志中，主要看该模型的reference_loss的数值，越低越好，目前我的经历中最低的有24.xxxxxxxx，一般来说2万步以上效果提升的不太明显。Losses详解你不需要理解每一个loss的具体含义，大致来说：●loss/g/f0、loss/g/mel和loss/g/total应当是震荡下降的，并最终收敛在某个值●loss/g/kl应当是低位震荡的●loss/g/fm应当在训练的中期持续上升，并在后期放缓上升趋势甚至开始下降观察losses曲线的趋势可以帮助你判断模型的训练状态。但losses并不能作为判断模型训练状态的唯一参考，甚至它的参考价值其实并不大，你仍需要通过自己的耳朵来判断模型是否训练好了。对于小数据集（30分钟甚至更小），在加载底模的情况下，不建议训练过久，这样是为了尽可能利用底模的优势。数千步甚至数百步就能有最好的结果。

吵爷：机器学习-从0开始掌握反向传播算法

这里我做了3个动作：1.提取训练后的权重2.打印权重（可以在vc界面直接看到执行的结果)3.输出可视化结果（用来贴图或者其他作用）计算结果迭代100次后，loss值稳定在0.1573左右，乍一看比较稳定了（暂时没考虑过拟合的问题，后面来讨论）Matplotlib的可视化结果隐藏层输出层数据我们倒着看，首先输出层目前看下来都是正向的，其中神经元4对结果的正向影响最明显。然后我们对应去看上面的隐藏层，神经元4中特征1（关注人数）和特征3（兴趣人数）对结果的正向影响最强。以此类推，可以得出一些相关性的结论。当然这里的计算准确性还不是很高，因为用了adam，每次计算的结果会受到抽取随机参数，初始化权重等因素影响，需要在实际问题中优化模型参数来解决。