CIFAR10图像分类准确率提升方法

CIFAR10图像分类准确率提升方法

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/qq_52832321/article/details/136448439

在深度学习领域，图像分类是一个基础且重要的任务。CIFAR10数据集作为图像分类任务中常用的基准数据集，包含了60000张32x32的彩色图像，分为10个类别。本文将介绍几种提高CIFAR10图像分类准确率的方法，包括数据增强、批归一化和自定义学习率衰减。

数据增强

数据增强是提高模型泛化能力的重要手段。通过在训练过程中对输入数据进行随机变换，可以增加模型的鲁棒性，防止过拟合。以下是一个使用Keras的ImageDataGenerator进行数据增强的示例：

data_generate = ImageDataGenerator(
    featurewise_center=False,  # 将输入数据的均值设置为0
    samplewise_center=False,  # 将每个样本的均值设置为0
    featurewise_std_normalization=False,  # 将输入除以数据标准差，逐特征进行
    samplewise_std_normalization=False,  # 将每个输出除以其标准差
    zca_epsilon=1e-6,  # ZCA白化的epsilon值，默认为1e-6
    zca_whitening=False,  # 是否应用ZCA白化
    rotation_range=0,  # 随机旋转的度数范围，输入为整数
    width_shift_range=0.1,  # 左右平移，输入为浮点数，大于1时输出为像素值
    height_shift_range=0.1,  # 上下平移，输入为浮点数，大于1时输出为像素值
    shear_range=0.,  # 剪切强度，输入为浮点数
    zoom_range=0.1,  # 随机缩放，输入为浮点数
    channel_shift_range=0.,  # 随机通道转换范围，输入为浮点数
    fill_mode='nearest',  # 输入边界以外点的填充方式，还有constant,reflect,wrap三种填充方式
    cval=0.,  # 用于填充的值，当fill_mode='constant'时生效
    horizontal_flip=True,  # 随机水平翻转
    vertical_flip=False,  # 随机垂直翻转
    rescale=None,  # 重随放因子，为None或0时不进行缩放
    preprocessing_function=None,  # 应用于每个输入的函数
    data_format=None,  # 图像数据格式，默认为channels_last
    validation_split=0
)

批归一化（Batch Normalization）

批归一化是神经网络训练中的一种重要技术，主要目的是解决神经网络训练过程中的内部协变量偏移（Internal Covariate Shift）问题。通过对每一层神经网络的输入进行归一化处理，使得输入数据的分布更加稳定，从而提高模型的训练速度和精度。

x = keras.layers.BatchNormalization()(x) # 数据归一化

自定义学习率衰减

在训练过程中，适当调整学习率可以提高模型的收敛速度和最终性能。以下是一个简单的学习率衰减策略：

def scheduler(epoch):
    if epoch < epochs * 0.4:
        return learning_rate
    if epoch < epochs * 0.8:
        return learning_rate * 0.1
    return learning_rate * 0.01

实验结果

不进行数据增强

测试集准确率：[0.7586379051208496, 0.7317000031471252]

进行数据增强

进行数据增强后，测试集准确率降低。

使用ResNet18

使用最简单的ResNet18网络进行训练，训练集准确率如下：

测试集loss、acc： [0.7052783966064453, 0.7954000234603882]