模型训练实战：从40%到90%+的准确率提升之路

模型训练实战：从40%到90%+的准确率提升之路

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/m0_56243424/article/details/141131660

在深度学习模型训练中，如何从40%的准确率提升到90%以上？本文通过一个具体的案例，详细展示了从基础参数调整到模型结构优化的完整过程，为深度学习初学者提供了宝贵的实战经验。

一、问题的提出

作者计划使用ResNet-18模型和CIFAR-10数据集进行训练，目标是在100轮内达到95%的准确率。然而，实际训练中发现20轮后的准确率仍然徘徊在40%左右，于是决定暂停并进行一系列调优实验。

二、逐步调优过程

1. 调整学习率

• 原理：学习率过大会导致模型跳过最优解，过小则收敛速度过慢。需要通过实验和调优找到合适的学习率。
• 效果：将学习率从0.1降至0.01后，第一轮准确率提升至60%，但后续提升停滞。

2. 调整batch_size

• 原理：更大的batch_size可以提供更精确的梯度估计，但需要平衡GPU资源。
• 效果：由于GPU资源限制，尝试将batch_size降至128，模型维持在55%准确度。

3. 更改数据预处理方式

• 原理：正确的数据标准化和归一化有助于模型稳定收敛。
• 效果：在512批次大小和0.01学习率下，添加标准化处理后效果基本没有变化。

4. 调整正则化强度

• 原理：过大的正则化会限制模型学习能力，导致欠拟合。
• 效果：将weight_decay从5e-4降至1e-4后，效果变化不大。

5. 更换优化器

• 原理：不同优化器适用于不同场景，Adam通常需要较少的超参数调节。
• 效果：从SGD切换到Adam后，准确度显著提升至70%。

6. 更改学习率调度策略

• 原理：使用动态调整学习率的策略可以更好地应对训练过程中的停滞。
• 效果：采用ReduceLROnPlateau调度器后，最高准确率提升至88%。

7. 模型结构与数据增强优化

• 原理：通过修改模型的第一层卷积核大小、去除最大池化，并结合数据增强（如RandomCrop、RandomHorizontalFlip、Normalize和Cutout）。
• 效果：虽然结构优化后效果没有显著提升，但通过对比实验发现SGD结合学习率衰减策略表现更优。

三、最终结论与思考

1. 关键因素：优化器选择、学习率设置和模型结构调整是影响模型准确率的主要因素。
2. 优化器选择：尽管Adam是默认选择，但在特定情况下其他优化器可能表现更好。
3. 学习率策略：采用动态调整策略，初期使用高学习率加速收敛，后期降低学习率精细化调整。
4. 模型潜力评估：通过参考相似任务的案例，明确模型潜力，判断是需要优化模型结构还是调整数据集。