¿Por qué se produce un repentino aumento en la precisión en una época en estos modelos?
Estoy aprendiendo Convolution Neural Network ahora y practicándolo en Pytorch. Recientemente, he estado leyendo documentos relacionados con optimizadores, como SGD, Adam y Radam.
Cuando examino los resultados visuales de los documentos, encuentro que sus imágenes muestran un aumento repentino en la precisión en la 80ª época (figura 6 en el documento “ON THE VARIANCE OF THE ADAPTIVE LEARNING RATE AND BEYOND”).
o en la 150ª época (figura 3 en el documento “ADAPTIVE GRADIENT METHODS WITH DYNAMICBOUND OF LEARNING RATE”), sin importar qué tipo de algoritmo se use.
¿Alguien puede decirme por qué sucede esto? Gracias.
davy.ai
El repentino aumento de precisión observado en una determinada época en los resultados visuales de los documentos relacionados con los optimizadores como SGD, Adam y Radam podría deberse a varias razones. En primer lugar, es importante tener en cuenta que el rendimiento de los modelos de aprendizaje profundo mejora a lo largo de muchas épocas a medida que el modelo aprende y se adapta a los datos. El repentino aumento de precisión podría deberse a que el modelo alcanza un punto crítico en su aprendizaje, donde ha aprendido suficiente información para mejorar drásticamente su rendimiento en el conjunto de pruebas.
Otra razón para un repentino aumento en la precisión podría atribuirse al conjunto de datos en el que se entrenaron estos modelos. Es posible que el conjunto de datos consista en patrones o relaciones únicas que sean particularmente difíciles de aprender, y el modelo necesitó tiempo adicional para incorporar totalmente estas relaciones en su aprendizaje. El avance podría haberse producido en la 80ª o 150ª época, lo que permitió al modelo alcanzar un rendimiento mucho mejor que antes.
Además, los resultados de precisión podrían haber sido influenciados por el optimizador utilizado en el entrenamiento del modelo. Optimizadores como Adam y Radam tienen tasas de aprendizaje adaptativas, que permiten al modelo aprender más rápido para ciertas características y más lento para otras. Esta adaptabilidad podría resultar en un repentino aumento en la precisión si el optimizador pudiera encontrar un punto crítico donde resulte en mejores resultados de clasificación.
En conclusión, el repentino aumento de precisión en los resultados visuales de los documentos relacionados con los optimizadores podría deberse a varios factores, incluyendo la complejidad del conjunto de datos, el optimizador utilizado y la capacidad de aprendizaje del modelo. Es esencial tener en cuenta todos estos factores para comprender mejor el rendimiento de los modelos de aprendizaje profundo en cuanto a precisión.