我的CNN如何提高准确率

Question

我想制作一个手工特征融合cnn深度网络的宝石分类模型，发现各种融合之后效果没有得到提升，准确率在15轮的时候基本就停在78%-80%，怎么办！是否有方法优化这种特征融合！

#这是混合模型，把cnn提取的特征和手动提取的特征相融合，融合时用了动态加权。
class HybridGemClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, hand_feat_dim):
        super().__init__()
        # 深度特征提取器
        self.cnn = models.mobilenet_v2(pretrained=True)
        self.cnn_feat = nn.Sequential(
            *list(self.cnn.children())[:-1],
            nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1)),
            nn.Flatten()
        )

        # 手工特征处理
        self.hand_fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(hand_feat_dim, 128),
            nn.BatchNorm1d(128),
            nn.ReLU(inplace=True)
        )

        # 动态特征加权
        self.attention = nn.Sequential(
            nn.Linear(1280 + 128, 64),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Linear(64, 2),
            nn.Softmax(dim=1)
        )

        # 分类器
        self.classifier = nn.Sequential(
            nn.Linear(1280 + 128, 512),
            nn.BatchNorm1d(512),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Dropout(0.5),
            nn.Linear(512, Config.num_classes)
        )

        # 深度特征和手工特征权重
        self.weights_w_cnn = 0
        self.weights_w_hand = 0

    def forward(self, img, hand_feat):
        # 深度特征
        cnn_feat = self.cnn_feat(img)

        # 手工特征
        hand_feat = self.hand_fc(hand_feat)

        # 动态加权
        combined = torch.cat([cnn_feat, hand_feat], dim=1)
        weights = self.attention(combined)
        self.weights_w_cnn = weights[:, 0].mean()
        self.weights_w_hand = weights[:, 1].mean()

        weighted_cnn = cnn_feat * weights[:, 0].unsqueeze(1)
        weighted_hand = hand_feat * weights[:, 1].unsqueeze(1)

        # 特征融合
        fused = torch.cat([weighted_cnn, weighted_hand], dim=1)
        return self.classifier(fused)

#这是特征提取的函数，提取了图片的颜色，纹理，边缘密度信息。
    def extract_handcrafted(self, img):
        # 颜色特征 (HSV直方图)

        hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2HSV)
        hist_hsv = cv2.calcHist([hsv], [0, 1, 2], None,
                                [8, 8, 8], [0, 180, 0, 256, 0, 256])
        hist_hsv = cv2.normalize(hist_hsv, None).flatten()

        # 纹理特征 (LBP)
        gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
        lbp = local_binary_pattern(gray, 8, 1, method='uniform')
        hist_lbp, _ = np.histogram(lbp, bins=np.arange(0, 10), density=True)

        # 结构特征 (边缘密度)
        edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)
        edge_density = np.sum(edges) / (img.size / 3)

        return np.concatenate([hist_hsv, hist_lbp, [edge_density]]).astype(np.float32)

Answer 1

下午好🌅🌅🌅
本答案参考通义千问

从你的描述来看，你正在尝试构建一个结合深度学习（CNN）和手工特征的混合模型来实现宝石分类任务。然而，模型的表现似乎没有达到预期，准确率在15轮后停滞在78%-80%之间。以下是一些可能的原因以及对应的优化方案，帮助你进一步提升模型性能。

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问题分析

1. 手工特征的质量

   • 手工特征可能不够有效或与目标分类任务的相关性较低。例如，颜色、纹理和边缘密度等特征是否能充分表征不同种类的宝石？
   • 手工特征的维度可能过大，导致模型难以有效利用这些信息。

2. 特征融合方式

   • 当前使用的是动态加权融合，但可能无法很好地捕捉深度特征和手工特征之间的复杂关系。
   • 融合后的特征可能对分类任务不敏感，导致模型性能瓶颈。

3. 模型容量不足

   • 当前模型的分类器部分（classifier）可能过于简单，不足以充分利用融合后的特征。
   • 模型可能存在过拟合或欠拟合的问题。

4. 训练过程

   • 训练过程中可能没有足够的数据增强或正则化策略。
   • 学习率可能设置不当，导致训练停滞。

---

优化方案

1. 改进手工特征提取

• 增加特征维度：尝试提取更多类型的特征，如形状特征、频域特征等，以丰富手工特征的信息。
• 特征归一化：确保手工特征的分布范围一致，避免因特征尺度差异影响模型训练。
• 特征选择：使用特征重要性评估方法（如PCA、Lasso回归）筛选出对分类任务贡献较大的手工特征。

def extract_handcrafted(self, img):
    hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2HSV)
    hist_hsv = cv2.calcHist([hsv], [0, 1, 2], None, [8, 8, 8], [0, 180, 0, 256, 0, 256])
    hist_hsv = cv2.normalize(hist_hsv, None).flatten()

    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
    lbp = local_binary_pattern(gray, 8, 1, method='uniform')
    hist_lbp, _ = np.histogram(lbp, bins=np.arange(0, 10), density=True)

    edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)
    edge_density = np.sum(edges) / (img.size / 3)

    # 添加形状特征（如Hu矩）
    moments = cv2.moments(gray)
    hu_moments = cv2.HuMoments(moments).flatten()

    return np.concatenate([hist_hsv, hist_lbp, [edge_density], hu_moments]).astype(np.float32)

---

2. 改进特征融合方式

• 非线性融合：当前使用的是简单的加权融合，可以尝试更复杂的融合方式，如注意力机制（如Transformer）、多头注意力或特征交互模块。
• 特征嵌入：将手工特征和深度特征分别通过全连接层映射到相同维度后再融合，以增强特征的一致性。

# 修改动态加权部分
self.attention = nn.Sequential(
    nn.Linear(1280 + 128, 64),
    nn.ReLU(inplace=True),
    nn.Linear(64, 1)  # 单通道权重
)

# 修改特征融合方式
def forward(self, img, hand_feat):
    cnn_feat = self.cnn_feat(img)
    hand_feat = self.hand_fc(hand_feat)

    combined = torch.cat([cnn_feat, hand_feat], dim=1)
    weights = self.attention(combined).squeeze()  # 单通道权重
    weighted_cnn = cnn_feat * weights.unsqueeze(1)
    weighted_hand = hand_feat * (1 - weights).unsqueeze(1)

    fused = torch.cat([weighted_cnn, weighted_hand], dim=1)
    return self.classifier(fused)

---

3. 增强模型容量

• 增加分类器层数：扩展classifier部分的结构，增加更多的隐藏层或神经元。
• 正则化：引入Dropout、BatchNorm等正则化技术，防止过拟合。

self.classifier = nn.Sequential(
    nn.Linear(1280 + 128, 1024),
    nn.BatchNorm1d(1024),
    nn.ReLU(inplace=True),
    nn.Dropout(0.5),
    nn.Linear(1024, 512),
    nn.BatchNorm1d(512),
    nn.ReLU(inplace=True),
    nn.Dropout(0.5),
    nn.Linear(512, Config.num_classes)
)

---

4. 改进训练过程

• 数据增强：使用图像增强技术（如旋转、缩放、裁剪、颜色变换等）扩充数据集。
• 学习率调整：使用学习率调度器（如StepLR、ReduceLROnPlateau）动态调整学习率。
• 早停法：在验证集上监控性能，当性能不再提升时提前停止训练。

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='max', patience=5)
early_stopping = EarlyStopping(patience=10, verbose=True)

---

5. 检查数据分布

• 确保训练集和测试集的数据分布一致，避免类别不平衡问题。
• 如果类别不平衡，可以使用加权损失函数或过采样/欠采样技术。

---

总结

通过以上优化措施，你可以逐步提升模型的性能。以下是最终的改进版本代码片段：

class HybridGemClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, hand_feat_dim):
        super().__init__()
        self.cnn = models.mobilenet_v2(pretrained=True)
        self.cnn_feat = nn.Sequential(
            *list(self.cnn.children())[:-1],
            nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1)),
            nn.Flatten()
        )
        self.hand_fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(hand_feat_dim, 128),
            nn.BatchNorm1d(128),
            nn.ReLU(inplace=True)
        )
        self.attention = nn.Sequential(
            nn.Linear(1280 + 128, 64),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Linear(64, 1),
            nn.Sigmoid()  # 使用Sigmoid输出权重
        )
        self.classifier = nn.Sequential(
            nn.Linear(1280 + 128, 1024),
            nn.BatchNorm1d(1024),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Dropout(0.5),
            nn.Linear(1024, 512),
            nn.BatchNorm1d(512),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Dropout(0.5),
            nn.Linear(512, Config.num_classes)
        )

    def forward(self, img, hand_feat):
        cnn_feat = self.cnn_feat(img)
        hand_feat = self.hand_fc(hand_feat)
        combined = torch.cat([cnn_feat, hand_feat], dim=1)
        weights = self.attention(combined).squeeze()
        weighted_cnn = cnn_feat * weights.unsqueeze(1)
        weighted_hand = hand_feat * (1 - weights).unsqueeze(1)
        fused = torch.cat([weighted_cnn, weighted_hand], dim=1)
        return self.classifier(fused)

希望这些建议对你有所帮助！如果仍有问题，欢迎继续提问！