模型训练之Loss值概念、意义及技巧

JJONTHEWAY

不少从事模型训练工作的朋友常常会陷入即察觉到模型效果不尽人意，却又茫然于从何处着手进行判断与改进的困境。而本篇文章将分享模型效果的关键判断依据，通过具体的数值呈现来判断反映潜在问题，并进一步提供具有针对性的有效解决策略，助力突破效果瓶颈，提升模型训练的成效。

Loss值概念
Loss值是反映的目标图像和预测图象之间的差异，注意这个差异是自身重建图像和目标图像之间的差异。所以间接反映的是能够把原图重建出来的准确度，但是Loss值并不能直接反应模型的优劣。


Loss值意义
模型评估：Loss 值是评估模型性能的重要指标。一般来说，Loss 值越小，说明模型的预测结果与真实结果越接近，模型的性能就越好。例如，在训练图像分类模型时，较低的 Loss 值意味着模型能够更准确地将图像分类到正确的类别中。
指导训练过程：模型训练的目标是最小化 Loss 值。在训练过程中，优化算法（如梯度下降法）会根据 Loss 值对模型的参数进行调整。具体来说，计算 Loss 值关于模型参数的梯度，然后按照梯度的反方向更新参数，使得模型在训练数据上的 Loss 值逐渐减小。例如，在神经网络训练中，每次迭代都会计算 Loss 值，并根据 Loss 值的梯度更新神经网络的权重。
总结：Loss 值作为评估模型性能的关键指标，在模型训练过程中具有举足轻重的地位。在训练素材以及各项训练参数设置均保持恒定的条件下，Loss 值理应呈现出总体上逐渐递减的态势。这一递减趋势表明，在训练进程中，模型正借助梯度持续地进行自我更新与优化，逐步朝着正确的方向迈进，从而不断提升模型的准确性与有效性，为实现高质量的模型训练成果提供了坚实可靠的保障与直观的判断依据。

降低loss值要点
1.        src素材质量筛选，去掉模糊，其他人脸或者不均一的脸部特征，如浓妆、特效；
使用XFaceKit-Lab软件，设置批量筛选参数，去掉模糊和其他人脸。



2.        遮罩识别错误，误差较大；使用XFaceKit-Lab自动写入遮罩，对于错误遮罩用遮罩编辑器进行编辑修改后保存。



3.        模型训练参数的有效设定；使用XFaceKit-Train打开随机翻转素材、允许扭曲扩充素材、遮罩内训练，先点开嘴眼优先，然后根据训练效果调试。


降低loss值技巧
更换素材：更换素材之后Los之会发生变化。如果素材之间内差异很大，或者和模型之前学习的素材差异很大，Loss值会变高。和模型之前学到的素材差异小，则Loss变小。
素材增强：启用随机翻转、颜色增强、或者随机扭曲、缩放等选项之后，素材会进行随机改变增加输入数据的多样性，这样也或导致Loss值升高。
只训练遮罩内区域：只训练遮罩内区域这个选项开启之后，程序会只是对遮罩内的区域计算像素差异损失，总Loss值会降低很多。
嘴眼优先选项：启用该选项之后，对嘴巴和眼睛区域的像素差异，乘以数十倍后加入总体Loss值，所以总Loss会发生较大变化
启用GAN：生成对抗网络启用后，会额外增加一个loss项到总Loss中，所以Loss值也会升高。
优化器选项：比如学习率、bs对loss值没有影响，但是对于loss更新速度会有影响。