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
如何提高验证集准确率
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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:
- 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
- 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()
- 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_()
-
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)。
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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) )
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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。
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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。
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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。
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