SWA实战:使用SWA进行微调,提高模型的泛化
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发布时间：2024-05-03 08:19
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时间：2024-05-03 08:57
深入探索SWA实战：提升模型泛化能力的策略
在深度学习的旅程中，寻求模型的泛化性能提升至关重要。SWA，即Snapshot Ensemble Averaging，通过在训练过程中对多个检查点进行平均权重，为模型提供了强大的泛化能力。在PyTorch 1.10环境中，我们可以轻松实现这一技术，下面将逐步揭示如何在EfficientNet B1模型上进行微调，以提升模型的表现。
步骤一：准备环境与模型
首先，确保你的环境已安装好PyTorch 1.10。然后，选择一个预训练的EfficientNet B1模型作为基础，加载它并准备进行微调。定义好训练的总epoch数，比如80个周期。
步骤二：优化器与学习率管理
创建一个SGD优化器，如果使用混合精度训练，记得使用自动混合精度工具(Amp)进行初始化。接下来，引入SWA的实现，设置一个AveragedModel来跟踪和平均模型的不同阶段，同时使用SWALR动态调整学习率。
核心训练逻辑
在每个训练epoch中，遵循这样的流程:
计算损失：这是评估模型性能的基础，每次迭代都会更新。
混合精度训练：如果使用了Amp，确保在计算梯度时充分利用硬件的优势。
SWA更新：在每个迭代后，更新AveragedModel的参数和学习率，以积累模型的平均状态。
特别地，在所有epoch结束后，别忘了更新Batch Normalization (BN)层的参数，这是确保模型稳定的关键步骤，并将当前的平均权重保存为"last.pt"。
测试与应用
微调完成后，将EfficientNet B1模型中的MobilenetV3分类层替换为8类的线性层，并从"last.pt"中加载SWA模型。现在，可以对测试目录中的图片进行预测，输出每个图像前五个类别的概率，感受模型泛化能力的提升。
尽管完整的代码示例已经在线上资源中提供，[点击这里](https://download.csdn.net/download/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/85223146)获取，但理解了这些核心步骤后，你便能自己动手实践，定制属于你的模型优化策略。
通过SWA的巧妙应用，你的模型将不再是单一的训练周期，而是拥有了强大的泛化能力，为你的项目增添更多可能性。现在，是时候将你的模型推向新的高度了。
SWA实战:使用SWA进行微调,提高模型的泛化
步骤一：准备环境与模型 首先，确保你的环境已安装好PyTorch 1.10。然后，选择一个预训练的EfficientNet B1模型作为基础，加载它并准备进行微调。定义好训练的总epoch数，比如80个周期。步骤二：优化器与学习率管理 创建一个SGD优化器，如果使用混合精度训练，记得使用自动混合精度工具(Amp)进行初始化。接...
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