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。

Answer 2

该回答引用自GPT-3.5,由博主GISer Liu编写：

针对你提出的问题，我会按照要求提供详细的解决思路和解决方案，确保回答全面、准确。
首先，让我们来分析问题。你使用了 ResNet-50 网络结构进行图像分类任务的训练，但验证集的准确率一直在 85%
左右，并且在第四轮时会出现下降。根据你提供的信息，每个类别的数据集约有 1000 张图像，训练集约有 800 张图像，验证集约有 200 张图像。
问题分析：

1. 数据集大小： 由于每个类别的数据集大小相对较小，可能导致模型在训练过程中出现过拟合。
2. 学习率调整： 训练过程中可能需要调整学习率，以确保模型在适当的速度下收敛。
3. 数据增强： 考虑增加数据增强技术，以扩充训练集，提高模型的泛化能力。
4. 模型调整： 考虑调整模型结构，如增加或减少层数，以及其他超参数的调整。
5. 正则化： 考虑添加正则化技术，如 L2 正则化，以减少过拟合。

解决方案：

1. 数据增强： 使用数据增强技术，如随机旋转、裁剪、翻转等，扩充训练集的大小，以增加模型的泛化能力。你可以使用 TensorFlow 或 PyTorch 中的相应库来实现数据增强。
2. 学习率调整： 在训练过程中，可以使用学习率衰减策略，如指数衰减、余弦退火等，以调整学习率，提高模型的收敛速度和效果。
3. 模型调整： 考虑调整 ResNet-50 模型结构，可以尝试添加或减少层数，或者使用其他预训练的模型进行迁移学习，以提高模型的性能。
4. 正则化： 在模型训练过程中，可以添加 L2 正则化项，以减少模型的过拟合情况。
   下面是一种可能的解决方案的代码示例（使用 PyTorch）：
   pythonCopy code

   import torch
   import torchvision
   import torchvision.transforms as transforms
   import torch.nn as nn
   import torch.optim as optim
   import torchvision.models as models
   # 数据预处理及增强
   transform_train = transforms.Compose([
   transforms.RandomResizedCrop(224),
   transforms.RandomHorizontalFlip(),
   transforms.ToTensor(),
   transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225))
   ])
   transform_test = transforms.Compose([
   transforms.Resize(256),
   transforms.CenterCrop(224),
   transforms.ToTensor(),
   transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225))
   ])
   # 加载数据集
   trainset = torchvision.datasets.ImageFolder(root='train_data/', transform=transform_train)
   trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=2)
   testset = torchvision.datasets.ImageFolder(root='test_data/', transform=transform_test)
   testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=32, shuffle=False, num_workers=2)
   # 加载 ResNet-50 模型
   resnet50 = models.resnet50(pretrained=True)
   num_ftrs = resnet50.fc.in_features
   resnet50.fc = nn.Linear(num_ftrs, 10)  # 假设有 10 个类别
   device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
   resnet50.to(device)
   # 定义损失函数和优化器
   criterion = nn.CrossEntropyLoss()
   optimizer = optim.SGD(resnet50.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
   # 学习率调整策略
   scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=5, gamma=0.1)
   # 模型训练
   for epoch in range(10):  # 假设训练 10 轮
   running_loss = 0.0
   for i, data in enumerate(trainloader, 0):
   inputs, labels = data[0].to(device), data[1].to(device)
   optimizer.zero_grad()
   outputs = resnet50(inputs)
   loss = criterion(outputs, labels)
   loss.backward()
   optimizer.step()
   running_loss += loss.item()
   if i % 100 == 99:  # 每 100 个小批量打印一次损失
   print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 100))
   running_loss = 0.0
   # 调整学习率
   scheduler.step()
   print('Finished Training')
   # 模型评估
   correct = 0
   total = 0
   with torch.no_grad():
   for data in testloader:
   images, labels = data[0].to(device), data[1].to(device)
   outputs = resnet50(images)
   _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
   total += labels.size(0)
   correct += (predicted == labels).sum().item()
   print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (
   100 * correct / total))
   

   这个代码示例中，我们首先使用了数据增强技术，然后加载了预训练的 ResNet-50
   模型，并进行了微调。在训练过程中，我们使用了学习率衰减策略，以及交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器。最后，我们评估了模型在测试集上的准确率。
   希望这

如果该回答解决了您的问题，请采纳！如果没有，请参考以下方案进行修订

Answer 3

【相关推荐】

• 帮你找了个相似的问题, 你可以看下: https://ask.csdn.net/questions/7418757
• 这篇博客你也可以参考下：使用ResNet-50实现图像分类任务
• 您还可以看一下 AI100讲师老师的常用经典分类模型课程中的 Resnet卷积模型基础知识经验分享小节, 巩固相关知识点
  
• 除此之外, 这篇博客: 【深度学习入门】基于 ResNet50 的狗狗品种识别中的 有需求的大佬欢迎加入我的接单群，需求详情请群里戳群主 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

  

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^

Answer 4

本答案参考ChatGPT-3.5

为了提高ResNet-50在图像分类任务上的验证集准确率，你可以尝试以下几种方法：

1. 数据增强：增加训练数据的多样性可以有效防止过拟合。对于图像数据，可以使用如随机裁剪、水平翻转、颜色抖动、旋转等数据增强技术。

2. 调整学习率：

   • 从截图来看，在第四轮时准确率有所下降，这可能是学习率过大导致模型在最小化损失函数的过程中出现了震荡。你可以尝试使用学习率衰减策略（例如余弦退火或指数衰减），或者在遇到验证集准确率下降时降低学习率。

3. 正则化与dropout：

   • 当前网络结构中已经包含了Dropout层，但是 dropout 比例为0.4，你可以适当调整这个比例以找到最优值。
   • 同时检查权重衰减（weight_decay）参数是否合适，适度的权重衰减有助于缓解过拟合问题。

4. 模型容量与深度调整：

   • ResNet-50是一个深层网络，对于较小的数据集可能会出现过拟合现象。虽然你已经在全连接层后添加了多个隐藏层并使用了ReLU激活和Dropout，但依然要考虑是否有必要加入这么多的额外层，或者尝试简化模型结构。

5. 早停法：

   • 可以设置一个早停条件，当验证集准确率连续若干轮不再提升时提前停止训练，防止过拟合。

6. batch size调整：

   • 调整批次大小可能对训练过程有影响，合适的批次大小能够更好地平衡计算效率与模型收敛速度。

7. 重新划分训练集和验证集：

   • 确保验证集能够充分代表整个数据分布，如果当前验证集样本较少，可考虑增大验证集大小。

8. 检查数据均衡性：

   • 确保各类别数据分布均匀，若存在类别不平衡的情况，可以采取类别加权或重采样等方式进行处理。

9. 精细调参：

   • 进一步优化其他超参数，包括优化器的选择、训练周期数、动量参数等。

代码层面无法给出具体修改建议，因为提供的信息里并未包含相关训练脚本，但以上提到的方法均是针对你的问题所提出的可能解决方案。

Answer 5

1. 训练轮次不够多。可以设置100轮到200轮，让损失函数曲线趋于收敛，就算训练完成。
2. 学习率设置不合理。我看你使用的是SGD优化器，而且设置了初始学习率和最终学习率，就说明使用了学习率动态调整策略，这样的话，两个学习率不应该一样。可以把初始学习率设置为0.01，最终学习率设置为0.001
3. 看代码，感觉你应该是用了迁移学习，冻结了特征提取层，只训练分类器。可以训练一定轮次分类器之后，把特征提取层参数解冻，进行一个全参数微调，准确率会有所上升。