pytorch深度学习损失率不变

Question

深度学习入门
pytorch搭建的模型，训练刚开始损失率下降了一点，但是马上就不变了，准确率不变。这是为什么呢？

Answer 1

小白变怪兽喽 上午好☀️☀️☀️️
本答案参考ChatGPT-3.5

问题分析：

1. 训练损失率和准确率都没有显著的变化，且准确率较低，都保持在0.1左右。
2. 模型训练的迭代次数较多，但没有出现明显的改善。

可能的原因：

1. 数据集问题：数据集可能存在问题，例如数据量较小、样本分布不均衡等。
2. 模型设计问题：模型的结构、层数等可能不适合解决当前的问题。
3. 优化算法问题：可能使用的优化算法不适合当前问题，如学习率设置不合理等。

解决方案：

1. 增加训练数据：尝试收集更多的训练数据，以增加数据集的多样性和数据量。
2. 调整模型结构：尝试更复杂或更简单的模型结构，确保模型具有足够的拟合能力。
3. 尝试其他优化算法：尝试使用不同的优化算法，如Adam、SGD等，并调整学习率。
4. 调整超参数：尝试调整其他超参数，如批量大小、训练轮数等。
5. 检查代码：确保代码实现没有错误，并检查数据预处理、模型定义、损失函数等部分。

修改后的代码可以参考下面的示例，其中包含了一些可能需要调整的部分：

import torch
from torch import nn, optim
from torch.utils.data import DataLoader

# 构建数据集和数据加载器
train_dataset = MyDataset(train_data, train_labels)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)

# 定义模型
model = MyModel()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    running_loss = 0.0
    for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):
        # 前向传播
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)

        # 反向传播和优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()
    print(f"Epoch {epoch+1} Training Loss: {running_loss / len(train_loader)}")

请注意，以上示例仅作为参考，并不一定适用于所有情况。具体的调整需要根据实际情况来决定。另外，深度学习模型的训练需要耐心和多次尝试，不同的问题可能需要不同的调整方法。