深度学习与PyTorch入门实战 - 32. Train-Val-Test-交叉验证

• 语言: 中文（简体）
• 格式: .pdf
• 来源: github.com/dragen1860

摘要

文档介绍了在深度学习中使用Train-Val-Test数据集划分和K折交叉验证技术的方法，用于减轻Overfitting问题。通过PyTorch框架，展示了如何实现数据加载和模型训练，并提供了相应的代码示例。文档还讨论了训练误差、测试误差以及模型的合适性评估。

AI总结

以下是对文档内容的总结：

本文主要介绍了深度学习中_train-val-test_划分和_k-fold cross validation_的概念及其在PyTorch中的实现方法，旨在帮助减轻模型的过拟合问题并提高模型的泛化能力。

### 1. **Train-Val-Test划分**
- **目的**：通过划分训练集（train set）、验证集（val set）和测试集（test set），避免过拟合并评估模型性能。
- **实现**：
- **划分方法**：将数据集随机划分为训练集、验证集和测试集。
- **PyTorch实现**：使用`torch.utils.data.random_split`对数据集进行划分，并通过`DataLoader`创建训练集和验证集的数据加载器。

       train_db, val_db = torch.utils.data.random_split(train_db, [train_size, val_size])
       train_loader = DataLoader(train_db, batch_size=batch_size, shuffle=True)
       val_loader = DataLoader(val_db, batch_size=batch_size, shuffle=False)

- **结果输出**：打印训练集和测试集的长度。

     print('train:', len(train_db), 'test:', len(test_db))

### 2. **K-Fold Cross Validation**
- **概念**：将训练集分为_k_个子集，其中每次使用1个子集作为验证集，其余作为训练集，可以减少验证结果的偏差。
- **实现**：
- 将训练集和验证集合并，然后随机采样1/k作为验证集。
- 通过多次划分和训练模型，取平均结果，提高模型的泛化能力。

### 3. **训练流程**
- **训练循环**：定义训练误差和测试误差，在训练过程中打印训练误差。

     for epoch in range(10):
         # 训练
         for images, labels in train_loader:
             optimizer.zero_grad()
             outputs = model(images.view(-1, 28*28))
             loss = criterion(outputs, labels)
             loss.backward()
             optimizer.step()
         # 验证
         model.eval()
         test_loss = 0
         correct = 0
         with torch.no_grad():
             for images, labels in test_loader:
                 outputs = model(images.view(-1, 28*28))
                 loss = criterion(outputs, labels)
                 test_loss += loss.item()
                 _, predicted = torch.max(outputs, 1)
                 correct += (predicted == labels).sum().item()
         accuracy = correct / len(test_loader.dataset)
         print('Epoch {}: Test Loss {:.4f}, Accuracy {:.2f}%'.format(epoch+1, test_loss / len(test_loader.dataset), 100. * accuracy))

### 4. **数据预处理**
- 使用`transforms.Compose`对数据进行预处理，例如归一化。

     transforms.Compose([
         transforms.ToTensor(),
         transforms.Normalize((channel_mean), (channel_std))
     ])

### 核心观点
- 合理划分训练集、验证集和测试集可以帮助评估模型性能并防止过拟合。
- K折交叉验证是一种有效的方法，可以减少验证结果的波动并提高模型的稳健性。
- PyTorch提供了灵活的工具和接口，使得数据的划分和加载变得简单高效。