Experiment

实验追踪与版本控制

在进行机器学习实验时，有效的追踪和版本控制是至关重要的。以下是一些关键点，可以帮助你更好地管理和追踪实验过程。

实验追踪

关键指标

1. Loss Curve：追踪loss变化曲线，以监控训练过程中的优化情况。
2. Model Performance：包括准确度、F1分数和复杂度等指标，全面评估模型性能。
3. Logs：记录样本预测结果、标签以及模型速度（QPS）等信息，便于分析模型表现。
4. 系统性能：监控CPU、GPU使用率等系统资源情况，确保训练效率。

参数调整

• 实验过程中参数的微调对模型性能有显著影响，需要仔细记录每次实验使用的参数设置。

版本控制难题

数据版本控制

• 与代码不同，数据的版本控制更加困难，因为数据的修改不容易追踪。

合并冲突

• 模型配置的合并尤为复杂，难以确定哪个配置是最优的。

机器学习模型失败的原因及解决办法

失败原因

1. 理论限制：模型假设错误导致失败。
2. 实现问题：如忘记更新梯度或参数选择不当。
3. 数据和特征问题：数据问题或特征选择不恰当导致模型表现不佳。

解决办法

1. 从简单开始：先从简单的组件开始，逐步增加复杂性。
2. 小批量测试：使用较小的数据批次进行测试，确认模型能否正确运行。
3. 过拟合小数据集：使用少量数据测试模型是否能达到100%的准确率，以检测模型是否有能力学习。
4. 设置随机种子：确保实验的可重复性。