白话 涨点大法——渐进精炼数据方法

渐进精炼数据方法（Progressive Data Refinement）

定义

渐进精炼数据是一种在训练过程中 动态筛选 “可信样本” 的方法。

它的核心思想是：“只用当前模型能正确预测的样本，继续训练模型。”

使用场景

这种方法特别适合以下场景：

• 数据集标签存在噪声（比如人脸表情标签可能有误）

• 初始模型泛化能力较差

• 想让模型逐步聚焦在高质量样本上

理解

你可以理解为

老师想要写一本完美教材（模型泛化能力强），当他每讲完一节内容，就挑出那些学得很扎实的学生（答对题的），然后用这些学生的回答来进一步优化教材（模型权重），这样一步步筛选、提升，最终教材越来越精。

实现步骤（结合你项目的）

1. 训练初始模型（冻结或微调）

• 在全部训练集上训练一个初始模型

2. 预测训练集上的每个样本

• 看哪些样本被正确分类了

3. 保留预测正确的样本

• 构成一个“可信子集”（refined dataset）

4. 用这些样本构建新的训练集，继续训练模型

• 可以加上数据增强

5. 重复以上过程

• 每轮都更新 refined dataset，使训练数据质量越来越高

 注意点

1. 不能一开始就太激进地只用少数数据，否则可能过拟合

2. 要配合合适的数据增强，保持泛化能力

3. 不能无限剔除样本，否则模型会学得太“保守”

总结：

渐进精炼方法，就是让模型带你“挑学生”，一轮轮地剔除“难搞”或“模糊”的样本，聚焦在清晰、正确、模型能处理好的样本上进行强化学习。