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用 pytorch 实现的一个 FM 模型做一个二分类,然后 logloss 很大,然后发现训练样本大多数是准确的,但是有几个比如实际值是 0,预测值是 9.9999999,实际值是 1,预测值是 0.00000...,这是因为数据太少(数据集只有 600 行左右)的原因吗,还是因为模型撘错了。
Supplement 1 · May 10, 2020
而且感觉训练结果特别不稳定的样子,每跑一遍的结果都不太一样,loss 从 0.6 到 1.2.。。
Supplement 2 · May 10, 2020
换成了 focal loss 损失函数,效果就变好了
4 replies • 2020-05-11 11:16:58 +08:00
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1 、先统计正负样本的数量 2 、准不准确要在 val set 或者 test set 上面测,在训练样本上测没用的
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@ Liyiw 测试集效果也很差,用的交叉熵损失函数是 0.8 左右。。。有几个样本偏差得很奇怪,完全反的
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不对吧,你一个二分类模型,预测值只有 0 和 1 两个标签的概率。预测值怎么跑到 9.9999999
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