yolov5 train/cls_loss一直下降 但是val/cls_loss没有拟合，如何解决？（相关搜索：数据集|训练集）

Question

yolov5 训练自己的数据集 没有用预训练模型 train/cls_loss一直下降 但是val/cls_loss没有拟合 是什么原因
自己的数据集样本有点小 训练集是用数据增强的方法扩大了5倍 有405张图片
验证集只有12张图片 测试集有24张图片
有uu知道是什么原因吗

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

面对这种情况，我们可以尝试以下几个步骤来优化模型并改善val/cls_loss的表现：

1. 数据增强：虽然您已经使用数据增强将训练集扩大了5倍，但考虑到您的数据集规模较小，可能还需要进一步增强。可以尝试使用不同的数据增强技术，例如旋转、缩放、剪切、翻转等，并确保在验证集上不应用任何数据增强，以便获得更准确的评估。

2. 学习率调整：检查当前的学习率设置。如果学习率过高，可能会导致模型在训练集上表现良好，但在验证集上泛化能力较差。您可以考虑降低学习率，或者使用学习率调度器（如Cosine Annealing）来自动调整学习率。

3. 正则化：为了防止过拟合，可以尝试添加正则化技术，比如L1、L2正则化或者Dropout。这有助于模型更好地泛化到未见过的数据。

4. 早停策略：当观察到val/cls_loss开始上升时，停止训练。这可以帮助防止过拟合。

5. 模型复杂度：如果模型过于复杂，可能会导致过拟合。尝试减少网络层数、卷积核数量或者使用更简单的网络架构。

6. 增加验证集大小：尽管您的数据集很小，但如果可能的话，增加验证集的大小可以帮助提供更好的性能估计，从而避免过度依赖少量的验证图像。

7. 重新平衡类别：如果某些类别的对象在数据集中严重不平衡，可能会导致模型偏向于预测出现频率更高的类别。可以尝试对少数类进行更多的采样或者调整损失函数的权重，使其更加公平地对待每个类别。

8. 检查标签质量：确保您的标注准确无误，错误的标注可能导致模型难以学习正确的特征。

9. 模型初始化：使用预训练模型作为起点通常能加速收敛并提高性能。即使针对自定义数据集，也可以先在一个小型公共数据集（如COCO）上预训练，然后再微调到您的数据集上。

10. 训练更多迭代次数：有时候，模型可能需要更多的时间来找到一个较好的全局最优解。适当增加训练轮数，看看是否有所改善。

这是一个示例代码片段，展示了如何在Yolov5中应用一些上述建议：

import torch.optim as optim
from utils.datasets import LoadImagesAndLabels
from models.experimental import attempt_load
from utils.plots import plot_metrics
from utils.train_utils import set_seed, adjust_learning_rate

# 设置随机种子
set_seed(42)

# 加载模型
model = attempt_load('weights/yolov5s.pt', map_location=torch.device('cuda'))

# 数据加载器
train_loader = LoadImagesAndLabels('/path/to/train/images/', '/path/to/train/labels/')
val_loader = LoadImagesAndLabels('/path/to/val/images/', '/path/to/val/labels/')

# 定义优化器和学习率调度器
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
scheduler = optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=100) # 设定为100个周期

# 训练循环
for epoch in range(num_epochs):
    model.train()
    adjust_learning_rate(epoch, scheduler, model)
    
    for images, targets in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        losses = model(images, targets)
        losses['total'].backward()
        optimizer.step()

    # 验证
    model.eval()
    val_losses = []
    with torch.no_grad():
        for images, targets in val_loader:
            val_losses += model(images, targets).values()

    # 可视化损失
    plot_metrics(losses + val_losses, 'train' if epoch % 10 == 0 else 'val')

    # 如果val_loss开始上升，停止训练
    if epoch > 0 and val_losses[1] > prev_val_loss:
        print("Early stopping triggered")
        break

    prev_val_loss = val_losses[1]

请注意，你需要根据实际情况替换路径和参数。这个例子中的代码是一个简化版，实际使用时可能需要调整以适应具体的项目需求。同时，确保安装了所有必要的库（如torch、yolov5等）。如果你在运行代码时遇到困难，可以查阅官方文档或社区资源寻求帮助。