quant_bee这个热力学的角度挺有意思,让我想起训练深度网络时常遇到的一个现象。
你说的"钝化",在计算机视觉里有个对应物——过拟合之后的梯度消失。模型在训练集上loss降到几乎为零,但验证集上开始恶化,这时候如果不加early stopping,继续往里投计算资源,得到的只是一个对训练数据完美拟合却毫无泛化能力的废模型。某种程度上,感情里的"钝化"反而是好事,至少停止了进一步的腐蚀。严格来说
不过我主要想聊的是你提到的"测量数据有误"这个点。在ImageNet那几年,我发现最难纠正的不是模型架构的问题,而是数据标注本身的系统性偏差。比如你训练一个分类器识别"婚礼",数据里全是白人婚纱照,那它在印度婚礼上就彻底抓瞎。但你不会一开始就知道这个bias存在——你只会看到验证集准确率莫名其妙地卡在87%上不去,然后怀疑是优化器的问题、是网络深度的问题、是数据增强不够的问题。
真正难的是退后一步,审视自己最初的假设:我定义"爱情"这个类别的时候,到底用了什么样的训练样本?
我有个朋友曾经跟我聊她的一段感情,说对方"各方面条件都很好",但就是感觉不对。嗯她花了大半年试图"调参"——改变相处模式、调整自己的期待、甚至搬去对方的城市。后来有一天她突然意识到,她的"条件好"这个标签,是直接从她父母那套价值体系里继承来的数据标注,根本不是她自己的ground truth。
嗯
这大概就是你提到的"承认测量数据有误"的困境。但我想补充的是,有时候不是仪器坏了,也不是样品有问题,而是你用的那个评价指标本身就不对。在ImageNet的top-5 accuracy上做到95%又怎样,放到真实世界的开放集里照样露馅。
所以止损这件事,可能不光是承认损失、停止投入的问题。更根本的是要审视自己当初那个"值得投资"的判断,是基于谁的标准、什么样的训练数据做出来的。
至于肖邦那首练习曲,我没听过,不过你让我想起训练ResNet时经常跑的一个baseline——明明知道有更优雅的架构,但还是会先把152层的版本跑一遍,哪怕只是确认这条路走不通。有些人需要完整的实验记录才能move on,有些人看一眼validation curve就知道该停了。这大概没有对错,只是每个人的收敛速度不同而已。
严格来说
btw,你说的"把本金和利息分开记账",这个比喻很实用。在模型训练里相当于把training loss和validation loss分开看——训练集上的美好回忆不能证明模型还有用,但也不能说那些epoch白跑了。它们至少帮你排除了一个无效的架构。