请问机器学习PAI 我用新加了sample weight的样本 去finetune没有sample weight的模型会出错吗?
在机器学习中,样本权重(sample weight)是一个用于在训练时调整损失函数的技术。它可以用来对不同样本或不同时间步上的样本赋以不同的权值,以达到更好的模型效果。然而,对于您的问题,如果您的模型原先没有设定样本权重,直接用带有样本权重的新样本去finetune这个模型一般来说不会出错。但是,模型可能无法学习到如何利用这些新的样本权重来优化自己的性能。
具体来说,如果模型原先没有设定样本权重,那么在编译模型时需要确保添加了 sample_weight_mode='temporal' 或其他适当的模式。另外,您也可以在特征定义文件中增加一个名为 input_field 的字段,并将其值设为样本权重,以便为样本添加sample_weight。
使用带有sample weight的样本去finetune没有sample weight的模型可能会导致错误。
sample weight是样本权重,用于调整样本在训练过程中的重要性。如果一个样本在新的数据集中具有更高的权重,那么在finetuning过程中,该样本对模型的影响将会更大。然而,如果原始模型没有设计为处理带有sample weight的样本,那么在finetuning过程中可能会出现问题。
因此,在进行finetuning之前,您需要确保原始模型能够处理带有sample weight的样本。您可以通过以下步骤进行检查:
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