latex公式识别

[lm91888]

在原来基础上改了些代码，现在训练时的效果特别好，第一个epoch_rate就已经达到0.9。在训练时指标看着也没有过拟合的迹象，但是在测试模型时输出的预测结果和真实的结果完全 不一样。并且我使用训练集来进行测试，结果也是一样的，预测 ['{{{{{{{{{{{{{{{{{', '\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,']
真实 ['\sigma(42)=96=3\times4\times8=\sigma(2)\times\sigma(3)\times\sigma(7)=1+2+3+6+7+14+21+42', 't\rightarrow t+\xi^{t}(x,X^{a})\,,\quad x^{m}\rightarrow x^{m}+\xi^{m}(x,X),\quad X^{a}\rightarrow X^{a}+\xi^{a}(X)\,,']。

我把 训练日志也传上来，现在不知道到底是什么情况，说是解码器中评估时生成预测输出的代码有问题吧，但是弄到源码中去又能识别出来一些，不会像现在这样乱七八糟的。有没有大佬能看出来是什么问题吗？
train.log

[lm91888]

图片中是每隔200步记录一次的

[GreatV]

从你的描述来看，问题的核心是模型在训练时表现良好，但在测试阶段（无论是测试集还是训练集）预测结果与真实值严重不符，输出乱码。这种情况通常是由以下几种原因之一导致的：

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1. 解码器或后处理逻辑问题

• 现象：如果训练时的指标正常，但推理阶段输出完全不正确，很可能是解码器在生成预测或后处理时出了问题。
• 排查建议：
  1. 仔细检查解码器的实现代码（尤其是测试阶段的预测逻辑），确保解码过程与训练阶段的逻辑一致。
  2. 确认测试时的rec_char_dict_path（字符字典）与训练阶段使用的字典完全一致。如果字典文件不匹配，可能会导致预测结果乱码。
  3. 如果你已经对源码进行了修改，重点检查你更改的部分，尤其是解码逻辑或生成过程中是否有特殊字符未被正确处理。

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2. 数据预处理不一致

• 现象：训练时数据预处理正确，但测试时由于预处理不一致，导致模型输入与期望不符。
• 排查建议：
  1. 确认测试阶段的图片预处理代码与训练阶段完全一致，例如图片的归一化、尺寸缩放等操作。
  2. 确保预测时输入的数据格式（如白底黑字）与训练时数据格式一致。LaTeX-OCR要求输入图片为白底黑字，如果输入图片格式不对，可能会导致模型无法正确识别。

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3. 训练过程中过拟合或漂移

• 现象：训练集上的表现很好，但实际上模型可能只是记住了训练集的特定模式，未能泛化。
• 排查建议：
  1. 检查训练集和测试集是否有显著分布差异。例如，测试集是否包含了训练集中未见过的字符或公式。
  2. 如果训练集表现也异常（如乱码输出），可能是模型在训练中过拟合或学习到了错误的模式，建议在训练时增加正则化手段，如dropout或数据增强。

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4. 模型权重保存或加载错误

• 现象：训练时模型表现优异，但加载保存的权重文件后，测试效果完全不对。
• 排查建议：
  1. 确认训练时保存的权重文件是否正确保存，并在测试时正确加载。
  2. 检查配置文件中的pretrained_model路径，确保指向正确的权重文件。
  3. 如果使用的是冻结后的inference模型，确保权重转换时未出错。

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5. 损失函数或指标计算问题

• 现象：训练过程中的epoch_rate达到了0.9，但模型实际性能不佳。
• 排查建议：
  1. 检查训练时的损失函数和评价指标实现是否正确。
  2. 确认你的ExpRate等评价指标是否与文档中提到的一致，或者在计算过程中是否存在偏差。

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6. 字符字典及Tokenization问题

• 现象：测试输出中出现了大量无意义字符，如{{{{{{{{{{{{{{{{。
• 排查建议：
  1. 检查训练和测试时的字典文件latex_ocr_tokenizer.json，确保其内容一致。
  2. 确保训练时的标签数据（如math.txt）正确映射到字典中的索引，避免标签和字典错位。

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具体推荐操作

根据你的描述，建议按以下顺序操作：

1. 检查解码器代码（测试阶段的预测生成逻辑），确保与训练阶段一致。
2. 验证字符字典一致性：确认训练和测试阶段使用的是同一个字典文件。
3. 验证数据预处理一致性：确保图片输入格式（如白底黑字）和训练时一致。
4. 测试训练好的模型：
   • 使用训练集图片进行预测，观察是否仍然输出乱码。
   • 如果训练集预测也不正确，问题可能出在解码器或模型权重上。
5. 分析日志文件：
   • 从你提供的train.log中，检查训练时是否存在异常输出、过高的损失值波动或其他异常。

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结论

从你的描述中，最可能的原因是测试阶段的解码器逻辑或字符字典的使用不一致。建议优先从解码器和字典入手排查。如果仍然无法解决，可以尝试将训练日志和更多上下文（如修改的代码段）提供出来，以便更具体地定位问题。

希望对你有所帮助！

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[lm91888]

字符字典是一样的，解码器逻辑不是本来就和训练时的不一样吗？训练时使用Teacher forcing，每一步都是使用正确的token作为输入，评估时使用上一步生成的token继续进行预测
enhanced_latexocr_head copy.md
zheshi这是改了之后的解码器代码，由于不支持上传py，我把后缀改成了md，如果可以的话可以帮我看一下吗？万分感谢