为什么训练损失远大于验证损失？

引言

在深度学习中，有两个关键指标可以显示模型从记录中学习的效率，它们是训练损失和验证损失。理想情况下，训练损失应该小于或等于验证损失的水平。然而，在某些情况下，当训练损失看起来比验证损失大得多时，这可能会令人困惑。

许多因素，例如正则化技术（如权重衰减或 dropout）、数据增强、批量归一化和优化算法选择，都可能导致这种行为。通过有意地向训练过程添加噪声，这些技术可以提高泛化能力并提高模型在验证数据上的性能，但会保持更高的训练损失。

损失行为也可能受到批量大小、训练速率以及训练集和验证集之间数据分布差异等变量的影响。如果训练损失仍然很高但验证损失很低，这可能意味着正则化太强，或者模型在拟合训练数据方面遇到了问题。

理解验证损失和训练损失

训练损失和验证损失是评估机器学习模型性能的两个重要指标。这些损失衡量模型从数据中学习并泛化到新数据的能力。

使用训练数据集确定的错误称为“训练损失”。通过根据反向传播和 SGD 或 Adam 等优化技术修改权重，模型在训练过程中调整其参数以减少此损失。当训练损失减少时，模型通常正在学习给定的训练数据。

使用未用于训练的特定验证数据集确定的错误称为验证损失。它有助于评估模型泛化到新数据的程度。与训练损失不同，验证损失是过拟合或欠拟合的迹象，但对权重更新没有直接影响。

训练损失增加的典型原因

• 正则化方法（L1/L2 惩罚、Dropout）
  通过降低模型保存训练数据的能力，dropout、L1/L2 成本衰减和提前停止等正则化策略有助于防止过拟合。Dropout 通过在训练过程中随机停用一部分神经元来增加训练损失，这使得算法更难学习某些模式。然而，dropout 在验证期间被禁用，这使模型能够利用每个神经元并减少验证损失。类似地，L1/L2 正则化惩罚高权重值，提高泛化能力但增加训练损失。
• 数据增强
  旋转、裁剪、翻转和引入噪声是数据增强策略的示例，它们为训练数据提供变体以增强模型。这些修改会导致更大的训练损失，因为它们使学习过程更具挑战性。然而，模型在验证期间遇到更纯净的数据，导致验证损失减少，因为验证集通常不会被增强。尽管这种损失差异是预料之中的，但过度增强可能会使训练变得不必要地具有挑战性。
• 批量归一化的影响
  通过对每个小批量内的输入进行归一化，批量归一化在训练过程中修改输入分布。通过减少内部协变量调整，这种归一化有助于模型更有效地训练。然而，在验证期间，预测更可靠，因为批量归一化使用从整个训练数据集而非小批量预先计算的特征。由于这种行为差异，验证损失可能小于训练损失。
• 优化算法的行为
  训练损失的变化也可能源于 Adam、RMSprop 和 Adagrad 等几种优化算法所使用的动态学习率调整。过高的学习率可能导致模型无法最小化损失，从而导致很大的训练损失。另一方面，极低的学习率可能会阻碍收敛并给人留下模型在训练中停滞不前的印象。这些因素可能导致验证损失和训练损失之间存在很大差异。
• 嘈杂或具有挑战性的训练信息
  如果用于训练的数据集具有显著的可变性、异常值过多或样本标签错误，模型将难以有效地拟合数据。噪声会导致更大的训练损失，因为它使学习模式变得更加困难。另一方面，验证数据集通常更纯净，更能反映真实世界的数据，这有助于模型的泛化能力并减少验证损失。清理使用的训练数据集或使用强大的损失函数来处理噪声是解决此问题的两种可行方法。
• 模型架构不佳或欠拟合
  模型过于简单或参数过少可能导致高训练损失，使其难以识别用于训练的数据中的重要模式。当模型对于手头的场景来说过于基础，未能捕捉潜在的关联时，就会发生欠拟合。尽管如此，模型在验证数据上仍可能表现良好，导致验证损失减少，因为它通常包含的变量少于训练数据。增加模型的容量或调整超参数可以帮助提高训练性能并减少此问题。

识别过拟合和欠拟合之间的区别

当模型记忆而不是泛化时，称为过拟合。

当一种方法学习到训练数据特有的模式，但难以泛化到新的、未知的数据时，就称为过拟合。在这种情况下，验证损失远大于训练损失，而训练损失非常小。模型只是记忆了训练集，而不是识别可以应用于更多数据的重要模式。

模型复杂度过高、参数过多、缺乏正则化或缺乏训练数据是过拟合的常见原因。通过使用 dropout、L1/L2 正则化、数据增强和模型复杂度降低等技术，可以减少过拟合。通过提前停止或增加数据集也可以避免过拟合。

欠拟合：当模型没有获得足够的知识时

当模型非常基础或训练不足时，它会欠拟合，并且无法在数据中识别重要的模式。在这种情况下，模型并没有有效地学习，因为训练损失和验证损失仍然很大。糟糕的模型设计、限制学习的正则化影响过强或训练时间不足都可能导致这种情况。

增加模型的复杂性、改进超参数（例如降低正则化强度）或使用额外 epoch 训练模型是解决欠拟合的一些方法。学习效率也可以通过采用合适的学习率并确保输入特征质量优异来提高。

为什么训练损失远大于验证损失

• 正则化方法（L1/L2 惩罚、Dropout）
  为了避免过拟合，dropout、L1/L2 权重衰减和过早停止等正则化技术在训练过程中施加受控噪声或惩罚。通过使模型的学习过程更具挑战性，这些方法会增加训练损失。然而，dropout 在验证期间关闭，并且结果不会影响权重更新，从而减少验证损失。
• 训练数据增强
  为了提高模型的鲁棒性，数据增强技术（例如旋转、裁剪、翻转和添加噪声）会生成训练样本的略微修改副本。这会使模型更难学习，从而增加训练损失。但是，由于验证数据集通常不会得到增强，因此模型更容易生成准确的预测，从而降低验证损失。
• 批量归一化差异
  批量归一化在训练期间对小批量内的输入进行归一化，而在验证期间使用从整个训练数据集计算的固定信息。这种差异在稳定验证损失的同时，可能会给人留下训练损失更大的印象。
• 优化算法的行为
  训练损失的变化有时可能源于 Adam 或 RMSprop 等各种优化器对学习率的动态调整。此外，过高的学习率可能导致模型收敛不良，从而导致训练损失高，并且由于预测更稳定而导致验证损失降低。
• 复杂或嘈杂的训练数据
  异常值、错误标记的样本和增加的方差在训练数据中很常见，这使得算法更难发现重复模式。然而，验证数据通常更纯净，这使得模型更容易泛化并减少验证损失。
• 模型限制导致欠拟合
  如果模型过于简单或正则化程度过高，导致模型无法从初始数据中正确学习，则可能导致高训练损失。然而，模型仍可能在验证数据集上有效运行，因为它通常包含较少的变量，从而导致验证损失降低。

噪声和数据质量对训练的影响

• 嘈杂或标记不正确的数据
  当数据集具有不正确标注或错误标记的样本时，模型会收到相互矛盾的信号，这使得最小化损失变得更加困难。模型试图匹配错误的标签可能会导致额外的训练损失。验证集中的噪声较少，并且通常更纯净，这会降低验证损失。错误标记的数据也可能导致过拟合，其中模型学习无意义的模式但记忆错误的标签。通过使用强大的损失函数（如平均绝对误差 (MAE) 或 Hinge 损失）以及人工标签验证和异常检测等数据清理方法，可以减少错误标签的影响。
• 训练数据可变性高
  如果训练数据集包含大量变量，例如不同的照明条件、视角或失真，模型就需要学习更复杂的模式。训练难度增加导致训练损失上升。但是，由于验证数据集更小且通常更纯净，因此它可能没有那么多的不可预测性，这有助于模型有效运行并降低验证损失。可变性有助于泛化，但过多的方差可能会阻碍训练。理想的策略是确保数据集平衡，反映真实世界中发现的波动，而不会添加无关的噪声。
• 训练数据异常值
  数据集中的极端值或异常事件称为异常值，它们可能会阻止模型发现重要趋势。模型在尝试拟合这些异常值时可能难以正确最小化损失，这可能会导致更大的训练损失。验证数据集中不存在此类极端事件（通常经过仔细选择）可能导致较小的验证损失。泛化能力差和训练不稳定可能源于异常值。通过在训练前使用统计技术（如 Z 值过滤或去除极端值）识别和处理异常值，可以减轻此问题。
• 数据分布不平衡
  学习也可能受到不平衡数据集的影响，其中某些类别被过度表示，而另一些类别则被低估。为了有效地从少数群体中获取模式，模型应该偏向于主导类别。因为它可能难以从低估的类别中学习，这可能导致不可预测的损失值和显著的训练损失。然而，由于模型在主导群体上表现良好但在少数群体上仍然失败，验证损失应该看起来更小。人工数据生成 (SMOTE)、欠采样和过采样等技术可以应用于此问题，以确保数据集更加平衡并提高模型性能。
• 特征质量和数据预处理
  如果数据训练不足，例如缺少值、未归一化的记录或不相关的函数，训练可能会变得更困难。如果数据集没有得到适当清理和组织，模型无法识别数据集中的重要模式可能会导致更高的训练损失。同时，如果验证数据集经过适当预处理，它可以提高模型的性能并减少验证损失。在训练之前确保数据得到适当归一化、标准化和特征选择可以显著提高模型的学习效率和可靠性。