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您如何判断是否用足够的数据训练了模型？

亿华云2025-10-03 02:16:55【数据库】1人已围观

简介【.com快译】深度神经网络(DNN)需要大量训练数据，即使微调模型也需要大量训练数据。那么您如何知道是否已用了足够的数据?如果是计算机视觉(CV)模型，您始终可以查看测试错误。但是如果微调BERT或

【.com快译】深度神经网络(DNN)需要大量训练数据，何判即使微调模型也需要大量训练数据。断否那么您如何知道是用足否已用了足够的数据?如果是计算机视觉(CV)模型，您始终可以查看测试错误。数据但是训练如果微调BERT或GPT之类的大型transformer模型，又该如何?模型

评估模型的最佳度量指标是什么? 您如何确信已用足够的数据训练了模型? 您的客户如何确信?

WeightWatcher可助您一臂之力。

pip install weightwatcher

WeightWatcher是何判一种开源诊断工具，用于评估(预)训练和微调的断否深度神经网络的性能。它基于研究深度学习为何有效的用足前沿成果。最近，数据它已在《自然》杂志上刊登。训练

本文介绍如何使用WeightWatcher来确定您的模型DNN模型是否用足够的数据加以训练。

我们在本文中考虑GPT vs GPT2这个例子。何判GPT是断否一种NLP Transformer模型，由OpenAI开发，用足用于生成假文本。最初开发时，亿华云计算OpenAI发布了GPT模型，该模型专门用小的数据集进行训练，因此无法生成假文本。后来，他们认识到假文本是个好生意，于是发布了GPT2，GPT2就像GPT 一样，但用足够的数据来加以训练，确保有用。

我们可以将WeightWatcher运用于GPT和GPT2，比较结果；我们将看到WeightWatcher log spectral norm和 alpha(幂律)这两个度量指标可以立即告诉我们GPT模型出了岔子。这在论文的图6中显示;

图 6

我们在这里将详细介绍如何针对WeightWatcher幂律(PL)alpha度量指标执行此操作，并解释如何解读这些图。

建议在Jupiter笔记本或Google Colab中运行这些计算。(作为参考，您还可以查看用于在论文中创建图解的实际笔记本，然而这里使用的是旧版本的WeightWatcher)。

出于本文需要，我们在WeightWatcher github代码存储库中提供了切实有效的笔记本。

WeightWatcher了解基本的Huggingface模型。的确，云服务器WeightWatcher支持以下：

TF2.0/Keras pyTorch 1.x HuggingFace 很快会支持ONNX(当前主干中)

目前，我们支持Dense层和Conv2D层。即将支持更多层。针对我们的NLP Transformer模型，我们只需要支持Dense层。

首先，我们需要GPT和GPT2 pyTorch模型。我们将使用流行的HuggingFace transformers软件包。

!pip install transformers

其次，我们需要导入pyTorch和weightwatcher

Import torch Import weightwatcher as ww

我们还需要pandas库和matplotlib库来帮助我们解读weightwatcher度量指标。在Jupyter笔记本中，这看起来像：

import pandas as pd import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline

我们现在导入transformers软件包和2个模型类

import transformers from transformers import OpenAIGPTModel,GPT2Model

我们要获取2个预训练的模型，并运行model.eval()

gpt_model = OpenAIGPTModel.from_pretrained(openai-gpt) gpt_model.eval(); gpt2_model = GPT2Model.from_pretrained(gpt2) gpt2_model.eval();

想使用WeightWatcher分析我们的GPT模型，只需创建一个watcher实例，然后运行 watcher.analyze()。这将返回的Pandas数据帧，附有每一层的度量指标。

watcher = ww.WeightWatcher(model=gpt_model) gpt_details = watcher.analyze()

细节数据帧报告可用于分析模型性能的质量度量指标——无需访问测试数据或训练数据。最重要的度量指标是幂律度量指标。WeightWatcher报告每一层的。GPT模型有近50层，因此将所有层 alpha作为直方图(使用pandas API)一次性检查显得很方便。

gpt_details.alpha.plot.hist(bins=100, color=red, alpha=0.5, density=True, label=gpt) plt.xlabel(r"alpha $(\alpha)$ PL exponent") plt.legend()

这绘制了GPT模型中所有层的源码库值的密度。

图2

从这个直方图中，我们可以立即看到模型的两个问题

•峰值高于充分训练的模型的最佳值。

•有几个异常值是，表明几个层训练欠佳。

所以对GPT一无所知，也从未见过测试训练或训练数据，WeightWatcher告诉我们这个模型永远不该进入生产环境。

现在不妨看看GPT2，它有相同的架构，但使用更多更好的数据加以训练。我们再次使用指定的模型创建一个watcher实例，然后运行 watcher.analyze()

watcher = ww.WeightWatcher(model=gpt2_model) gpt2_details = watcher.analyze()

现在不妨比较GPT和GPT2的幂律alpha度量指标。我们就创建2个直方图，每个模型1个直方图，并叠加这2个图。

gpt_details.alpha.plot.hist(bins=100, color=red, alpha=0.5, density=True, label=gpt) gpt2_details.alpha.plot.hist(bins=100, color=green, density=True, label=gpt2) plt.xlabel(r"alpha $(\alpha)$ PL exponent") plt.legend()

GPT的层alpha显示红色，GPT2的层alpha显示绿色，直方图差异很大。对于GPT2，峰值$alpha\sim 3.5&bg=ffffff$，更重要的是没有异常值$latex \alpha>6&bg=ffffff$。Alpha越小越好，GPT2模型比GPT好得多，原因在于它用更多更好的数据加以训练。