lstm分类loss曲线异常问题

lstm用于分类，损失函数为交叉熵，优化器为adam lr=0.01，std归一化;loss曲线是一条上升曲线，然而准确率也是上升的。
数据shape为【batch_size,1，sequence_length】= 【256，1，2000】,经过处理变为【256， 1， 15】
nn.LSTM参数设置inputsize = 15, hidden_size=16, num_layers=2, batch_first=True, bidirectional=True
具体训练为：

  loss_all  = 0
  train_acc = 0
  for step, (x, y) in enumerate(train_loader):  # gives batch data
          output = lstm(x) 
          loss = loss_func(output, y)  
          optimizer.zero_grad() 
          loss.backward()  
          optimizer.step() 

          train_pred = torch.argmax(output, dim=1)
          train_acc = (train_pred == y).float()
          train_acc = torch.mean(train_acc)
          total_train_acc = total_train_acc + train_acc
          loss_all = loss_all + loss

      total_train_loss = loss_all / len(train_loader)
      total_train_acc = total_train_acc / len(train_loader)
      total_loss.append(total_train_loss.item())
      total_acc.append(total_train_acc.item())

具体曲线如下：

img

img


为什么会出现这种情况？计算loss与准确率 len(train_loader)这里z作为除数是否正确？

你这代码运行的起来？total_train_acc这个参数在哪里初始了？问问题附上尽量完整的代码

【以下回答由 GPT 生成】

回答

在训练过程中，损失曲线上升但准确率提高的情况可能出现在以下几种情况下：

1. 模型过拟合

  • 在训练过程中，模型可能过拟合了训练数据。过拟合会导致模型在训练集上表现得很好，但在测试集上表现差。如果模型过拟合，损失曲线可能会出现上升的趋势，因为模型在特定的训练数据上更加准确，但在泛化到新数据上会出现问题。

解决方案： - 可以尝试减小模型的复杂度，例如减少LSTM层的数量或隐藏层的大小。这样可以降低模型的容量，减少过拟合的可能性。 - 可以增加数据集的大小，以便提供更多的样本用于训练模型。更多的数据有助于减少过拟合。

2. 损失函数和准确率的计算方式不同

  • 在代码中，损失函数和准确率是分别计算和累加的。如果损失函数的计算方式比准确率的计算方式更敏感，则损失曲线可能会出现上升的趋势，而准确率仍然提高。

解决方案： - 可以检查损失函数和准确率计算的实现方法，确保它们是在相同的数据上进行计算。 - 可以尝试改变损失函数的权重或使用不同的损失函数，以平衡准确率和损失之间的关系。

对于计算损失和准确率时使用len(train_loader)作为除数是否正确？

在代码中，使用len(train_loader)作为除数计算平均损失和准确率是正确的。len(train_loader)表示训练数据集的总批次数，通过将每个批次的损失和准确率累加，然后除以总批次数，可以得到平均损失和准确率。

然而，如果确实发现损失曲线上升但准确率提高的情况，可以进一步检查数据集、模型架构和训练参数等方面是否存在问题。


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