如何提高验证集准确率

Question

使用Resnet-50训练图像分类任务，验证集最高准确率一直在八分之八十五左右，并且在第四轮的时候都会有一个下降，下面是我的网络结构和训练过程的截图，求问应该怎么调整。每个类数据集差不多有1000张，训练集八百张左右，验证集二百张左右

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在训练ResNet-50进行图像分类任务时，遇到验证集准确率停滞不前且在特定轮次下降的问题，可以从多个方面来尝试优化：

1. 数据增强：增加训练集的多样性以防止过拟合。可以使用torchvision.transforms库中的数据增强方法，例如随机翻转、旋转、裁剪、调整亮度和对比度等。

import torchvision.transforms as transforms

data_transforms = {
    'train': transforms.Compose([
        transforms.RandomResizedCrop(224),
        transforms.RandomHorizontalFlip(),
        transforms.ColorJitter(brightness=0.2, contrast=0.2, saturation=0.2),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
    ]),
    'val': transforms.Compose([
        transforms.Resize(256),
        transforms.CenterCrop(224),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
    ]),
}

# 使用上述transform对数据加载器进行配置

1. 学习率调度：根据你的描述，模型的学习率在整个训练过程中似乎是固定的。尝试使用学习率衰减策略，如余弦退火或ReduceLROnPlateau回调函数，这有助于模型在后期阶段进一步优化。

from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR

scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=num_epochs - 1, eta_min=1e-5)

# 在训练循环中更新学习率
for epoch in range(num_epochs):
    train(...)
    validate(...)
    scheduler.step()

1. 权重初始化：虽然ResNet-50预训练模型已经进行了有效的初始化，但你自定义的全连接层部分可能需要关注其权重初始化方式，比如采用Xavier或Kaiming初始化。

from torch.nn.init import kaiming_normal_

for m in resnet50.fc.modules():
    if isinstance(m, nn.Linear):
        kaiming_normal_(m.weight.data)
        m.bias.data.zero_()

1. 正则化与Dropout：检查是否过度依赖于Dropout层来防止过拟合。考虑降低dropout的比例（例如从0.4降低到0.2）或者调整其他正则化参数，如权重衰减（weight_decay）。

2. 调整网络结构：观察到你在全连接层后添加了较多的线性层和ReLU激活函数，这可能会导致模型过于复杂，尝试简化这一部分结构，例如只保留两层Linear + ReLU，然后接上Dropout和LogSoftmax。

fc_inputs = resnet50.fc.in_features
resnet50.fc = nn.Sequential(
    nn.Linear(fc_inputs, 256),
    nn.ReLU(inplace=True),
    nn.Dropout(0.2),
    nn.Linear(256, num_classes),
    nn.LogSoftmax(dim=1)
)

1. 批量大小与训练轮数：检查当前使用的批量大小和总训练轮数是否合适。增大批量大小有时可以帮助模型收敛得更快更稳定，但要确保显存允许。同时，如果你发现模型在早停点之后还有提升空间，可适当增加总的训练轮数。

2. 重新审视验证集划分：确保验证集样本分布合理且具有代表性，避免因为验证集选择不当造成的评估偏差。

3. 早停（Early Stopping）：在验证集精度不再提高的情况下提前停止训练，以避免过拟合训练数据。

通过以上调整并结合多次实验，你应该能找到提高验证集准确率的有效方法。