paddle训练自己的数据loss降不下去

Question

经过C友的帮助，终于可以训练了。后面这段网址可以看到我的代码（https://ask.csdn.net/questions/8041626?weChatOA=weChatOA1%EF%BC%89%E3%80%82%E6%96%B0%E7%9A%84%E9%97%AE%E9%A2%98%E4%B9%9F%E9%9A%8F%E4%B9%8B%E5%87%BA%E7%8E%B0%E4%BA%86%EF%BC%8C%E8%AE%AD%E7%BB%83%E8%87%AA%E5%B7%B1%E7%9A%84%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%97%B6loss%E4%B8%80%E7%9B%B4%E9%99%8D%E4%B8%8D%E4%B8%8B%E5%8E%BB%EF%BC%8C%E9%99%8D%E4%B8%8D%E5%88%B01%E4%BB%A5%E4%B8%8B%EF%BC%8C%E5%9C%A8%E7%BA%BF%E7%AD%89%E5%A4%A7%E4%BD%AC%E4%BB%AC%E7%9A%84%E5%B8%AE%E5%8A%A9%EF%BC%81

Answer 1

由人工智能和答主提供，可以参考如下，如果回答的不正确，及时评论区回复，我追加回答，谢谢。

你可以参考下这个：
如果使用 PaddleHub 进行文本分类任务，在训练中 loss 降不下去，可能是由于多种原因导致的。以下是一些建议，您可以尝试解决这个问题：

1. 调整学习率： 学习率的设置可能影响模型的收敛速度。您可以尝试尝试不同的学习率，看看是否有改善。

   optimizer = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=1e-5, parameters=model.parameters())
   

2. 尝试更大的模型： ernie_tiny 是一个较小的模型，可能对您的任务不够强大。您可以尝试使用更大的 ERNIE 模型，如 ernie_base 或 ernie_large。

   model = hub.Module(name='ernie_base', task='classification', num_classes=len(MyDataset.label_list))
   

3. 调整批量大小： 批量大小的选择也可能影响模型的训练效果。您可以尝试不同的批量大小。

   batch_size = 64
   

4. 数据处理： 确保数据集的标签与 MyDataset.label_list 中的标签一致，并且数据集的格式正确。检查数据集是否有异常值，确保数据输入没有问题。

5. 调整 Epoch 数： 增加 Epoch 数可能有助于提高模型性能。但请注意，过多的 Epoch 可能会导致过拟合。

   num_epoch = 10
   

6. 尝试正则化技术： 如果模型过拟合，您可以尝试添加正则化技术，如 dropout。

   model = hub.Module(name='ernie_tiny', task='classification', num_classes=len(MyDataset.label_list), dropout_prob=0.1)
   

请注意，这些只是一些建议，具体的调整可能需要根据实际情况进行试验。您可以通过观察训练过程中的日志信息，如 loss 的变化、训练集和验证集的准确率等，来更好地理解模型的训练情况。