一键总结音视频内容
Attention is All you Need
摘要
本视频是“2.5小时入门DeepLabCut”系列的第六部分，主要讲解了在使用DeepLabCut（DLC）进行姿态估计时，在Colab Notebook中需要注意的几个关键点。视频强调了评估结果不佳、新数据表现不佳以及训练过程中的snapshot选择等问题，并提供了相应的解决思路。作者建议在训练、评估和测试之前，对这些关键点有一个宏观的认识，以便更好地理解代码和优化模型。
亮点
- 🤔 评估结果不佳的解决思路：如果DLC训练效果不错，但评估结果不好，需要检查和校正数据标签，增加新数据，或调整网络参数。#数据校正 #参数调整 #数据增强
- 🛠️ 新数据表现不佳的解决思路：如果模型在训练和评估中表现良好，但在新数据的特定帧上表现不佳，则提取这些帧，校正标签，并将其合并到训练集中重新训练，以提高模型对这些帧的识别能力。#网络优化 #数据合并 #重新训练
- 💾 Snapshot的选择：在训练过程中，DLC会定期保存模型的状态，即snapshots。选择哪个snapshot进行评估和测试至关重要。不能只看训练集上的loss，要结合评估集上的loss，找到拐点，即evaluation loss不再下降而是开始上升的点，这个点对应的snapshot通常是模型的最优状态。#模型评估 #EarlyStopping #过拟合
- 📊 Snapshot的评估：在模型评估之前，需要在配置文件中指定对所有snapshot进行评估，以便找到在评估集上表现最好的snapshot。#模型选择 #评估策略 #最优模型
- ⚙️ Snapshot的保存：DLC通过
maximum to keep参数控制保存的snapshot数量，通过save iteration参数控制保存snapshot的间隔。#参数设置 #模型保存 #训练配置
思考
- 如果在训练过程中，training loss和evaluation loss都持续下降，没有出现拐点，应该如何选择snapshot？
- 除了early stopping，还有哪些方法可以防止过拟合，并选择最优模型？