深度学习回归任务：如何利用大数据集和不平衡标签提高模型性能？

Question

我正在使用 EfficientViT 模型进行迁移学习来开展深度学习回归任务。我的数据集包含 80,000 张图像，并且标签高度不平衡。为了解决这个问题，我选择了加权 MSE 损失函数。为了优化，我尝试了 SGD 和 Nadam，在观察验证损失平稳期后调整学习率。

然而，经过几个时期后，模型的性能始终停滞在 MSE = 3.5 和 Pearson r ≈ 3 处。有趣的是，我没有观察到在整个数据集上出现过度拟合。这引起了人们的担忧：我的模型的能力是否不足以完成该任务。

我的问题：

1. 如何确定 EfficientViT 模型是否能够在此回归任务中获得更好的性能？
2. 在整个数据集上缺乏过度拟合是否表明模型容量太小？
3. 我应该考虑哪些额外的技术或策略来进一步提高性能，特别是在验证损失发生提前停止的情况下？ 任何关于如何前进的见解或建议将不胜感激。

为了进一步研究，我在较小的数据子集上训练了模型，在这种情况下，发生了过度拟合。但在完整数据集上训练时，似乎不会发生过度拟合。

Answer 1

• 检查模型的架构：EfficientViT 被设计为高效， 这可能意味着与较大的模型相比，它的参数较少。 如果您怀疑模型容量不足，可以探索一下 EfficientViT 更深或更宽的变体，或具有更高性能的其他模型 容量。

• 检查特征表示：使用可视化学习到的特征 t-SNE 或 PCA 等技术。如果特征没有很好地分离 对于您的任务，这可能表明模型没有学习 足够复杂的表示。

• 逐渐增加模型复杂性：从增加数量开始 参数（例如，通过添加更多层，增加 卷积层中的过滤器，或增加密集的大小 层）并观察性能是否有所改善。

• 完整数据集上缺乏过度拟合： 如果您的数据集多样且庞大，则缺乏过度拟合可能并不一定意味着模型容量不足。但是，如果您的模型在较小的数据集上过度拟合，但在完整数据集上没有过度拟合，则可能表明该模型无法捕获较大数据集的全部复杂性。

如果您使用强大的正则化技术（例如，dropout、权重衰减），请考虑稍微放松它们以查看模型是否开始过度拟合，这可能表明模型的容量正在得到充分利用。

• 微调和额外的预训练：如果您的模型经过预训练 在不同的任务上，您可能会受益于额外的预训练 类似的数据集或更广泛地对您自己的数据集进行微调。
• 分析 Pearson r：因为你的 Pearson r 值看起来异常高 （因为它的范围通常是 -1 到 1），确保它被 计算正确。您可能需要仔细检查您的 实施。
• 研究完整数据集与子集行为： 对较小子集的过度拟合表明该模型能够记住较小的数据集，但可能太小而无法在较大的数据集上很好地泛化。这强化了您可能需要具有更高容量的模型的想法。
• 训练时间：确保您在完整的训练中训练了足够的时期 数据集。有时，学习在达到目标之前可能会陷入停滞状态 有机会在大型数据集中探索更复杂的模式。

后续步骤： 考虑尝试更大的模型或模型集合。 检查您的数据预处理管道以确保不会丢失任何信息。 验证您的评估指标以确认其正确性。

如果您仍然面临问题，可能需要进一步调整超参数，甚至尝试不同的模型架构。