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使用MindSpore训练模型中精度问题的调优思路

时间:2024-10-13 12:20:53

1、调优思路概述针对上述精度问题的现象和原因,常用的几个调优思路如下:检查代艨位雅剖码和超参、检查模型结构、检查脶巴躔炒输入数据、检查loss曲线。若上述思路都未发现问题,我们可以让训练执行到最后,检查精度(主要是模型metrics)是否达到预期。其中,检查模型结构和超参重在检查模型的静态特征;检查输入数据和loss曲线则是将静态特征和动态训练现象结合检查;检查精度是否达到预期则是对整体精度调优过程重新审视,并考虑调整超参、解释模型、优化算法等调优手段。

使用MindSpore训练模型中精度问题的调优思路

2、为了帮助用户高效实施上啄醴荇侧述的精度调优思路,MindInsight提供了配套的能力,如下图。我们会展开介绍精度调优的准备工作,每个调优思路的细节,以及如何使用Mind朐袁噙岿Insight的功能实践这些调优思路,敬请期待。

使用MindSpore训练模型中精度问题的调优思路
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