Transformer损失高

Question

我的单个输入是50x2的就是前5秒内的车辆轨迹，输出是50x2的后5s轨迹。现在我将输出放到输入中去组成100x2的输入，这个时候损失函数不应该很接近于0吗，相当于我把结果告诉他了，为什么损失函数还是下不来。

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

根据您描述的问题，您的Transformer模型在训练时即使给定输入数据包含了输出数据（即将后5秒的轨迹合并到了前5秒的输入中），损失函数仍然较高，并没有接近于0。这可能存在以下几个原因：

1. 模型结构问题：首先，请确保Transformer模型架构正确处理了这种“时间对齐”的输入输出序列。在这种情况下，如果模型不能有效捕捉到输入和输出之间的直接映射关系，可能会导致性能不佳。

2. 过拟合或欠拟合：尽管您提供了输出作为输入的一部分，但如果模型参数未优化至最优，或者学习率不合适，模型可能无法收敛到理想状态。检查是否存在过拟合或欠拟合现象，尝试调整学习率、正则化参数等超参数。

3. 损失函数选择：确认所使用的损失函数是否适合当前任务。对于连续值预测，常用的损失函数如均方误差(MSE)或均方根误差(RMSE)。但即使是这些常见的损失函数，在面对异常值或者分布不均匀的数据时，也可能无法快速下降。

4. 数据预处理：检查输入数据是否进行了恰当的预处理，例如归一化、标准化等操作，确保模型能够有效地从输入中学习到规律。

解决策略可以是：

• 检查并优化模型结构，确保它能充分理解输入和输出间的关联。
• 调整学习率和其他超参数，使用学习率衰减策略以及早停法防止过拟合。
• 确认损失函数是否合适，必要时可尝试其他损失函数，比如Huber Loss等鲁棒性损失函数。
• 对数据进行合适的预处理和特征工程。

以下是简化的代码示例以供参考（假设你已经在PyTorch框架下构建了模型）：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.optim import Adam

# 假设已经定义好的Transformer模型
class Transformer(nn.Module):
    # ...模型结构...

model = Transformer()

# 定义损失函数
criterion = nn.MSELoss()

# 数据加载器提供(100x2)的样本
data_loader = ...

# 优化器配置
optimizer = Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练过程
for epoch in range(num_epochs):
    for inputs, targets in data_loader:
        optimizer.zero_grad()  # 清零梯度
        outputs = model(inputs)  # 前向传播
        
        # 只计算后5秒部分的损失
        loss = criterion(outputs[:, 50:], targets)
        
        loss.backward()  # 反向传播
        optimizer.step()  # 更新权重

    # 在每个epoch结束时，监控损失变化，做相应的超参数调整
    print(f"Epoch: {epoch}, Loss: {loss.item():.4f}")

请注意，以上代码仅为示例，实际应用中需要根据您的具体模型和数据集进行相应修改。同时，深入分析模型训练过程中每一步的中间结果也有助于找到问题所在。