图像分类性能提升方案

方法技巧关注方向主要为三个方面，数据，模型和损失函数。

数据

EDA（探索性数据分析）

图像预处理

1.mixup

论文：https://arxiv.org/pdf/1801.02929v2.pdf
代码：https://github.com/hongyi-zhang/mixup
开源代码中采用的是一个dataloader，和论文中说的两个DataLoader不一致，下面是代码的基本流程。
1.定义mixup的形式。在每个batch中的操作

2，论文中实验流程和结果：
图像分类实验：
mixup实质是为数据提供了更加平滑的干扰因素。在数据集ImageNet2012上，mixup的图像效果如下：

和ERM进行了比较，参数保持在[0.1,0.4]之间，基本都要比ERM提高了至少一个百分点。
参数的值对应的取值分布：

对于mixup，我们发现，与ERM相比，$\alpha$∈[0.1,0.4]能够提高性能，而对于较大的$\alpha$, mixup会导致欠拟合。我们还发现，具有较高能力和/或较长训练时间的模型在混合中受益最大。例如，当训练90个epoch时，ResNet-101和ResNeXt-101的混合变体相比ERM类似物获得了更大的提高(0.5%到0.6%)比较小的模型如ResNet-50的提高(0.2%)要大得多。当训练200个epoch时，ResNet-50混合变量的top-1错误比90个epoch运行时进一步减少1.2%，而它的ERM模拟值保持不变。
对于混合，我们使用了五个阶段的热身期，在这个阶段我们对原始的训练例子进行训练，因为我们发现这样可以加快初始收敛速度。表4显示，在这个任务上，mixup的性能优于ERM，特别是在使用具有更大容量的模型vga -11时。

原理：实质新增了label为$\lambda (labe{l}_i)+(1-\lambda )labe{l}_j$的样本，样本比原数据更接近分类最佳分类平面，训练时训练更严格，能学到更多的差异特征。

2.马赛克，cutmix

模型

第一步.开发一个baseline

这里，我们使用一个非常简单的架构创建一个基本的模型，没有任何正则化或dropout层，看看我们是否能超过50%的准确率基线。尽管我们不可能总能达到这个目标，但如果我们在尝试了多种合理的架构后不能超过基线，那么输入数据可能不包含模型进行预测所需的信息。backbone尝试常用的 inception ，ResNet,DenseNet等。

第二步.开发一个足够大可以过拟合的模型

一旦我们的基线模型有足够的能力超过基线分数，我们就可以增加基线模型的能力，直到它在数据集上过拟合为止，然后我们就开始应用正则化。我们可以通过以下方式增加模块容量：

• 添加跟多的层
• 使用更好的结构
• 更完善的流程训练
  目前存在以下结构模块，可以改进模型的容量，但几乎没有改变计算复杂度；
• Residual Networks
• Wide Residual Networks
• Inception
• EfficientNet
• Swish activation
• Residual Attention Network
  大多数时候，模型容量和精度是正相关的 —— 随着容量的增加，精度也会增加，反之亦然。

第三步.训练过程的优化

以下方法用来调整模型的训练过程，通过实例项目来看看他们是如何工作的；

• Mixed-Precision Training
• Large Batch-Size Training 大尺度训练
• Cross-Validation Set 交叉验证
• Weight Initialization 权重初始化
• Self-Supervised Training (Knowledge Distillation) 自监督训练，知识蒸馏
• Learning Rate Scheduler学习率
• Learning Rate Warmup 学习率预热 先使用小的学习率训练一段，再使用较大的初始学习率
• Early Stopping早停，防止过拟合，设置停止条件
• Differential Learning Rates 差异化学习率
• Ensemble 集成学习
• Transfer Learning 迁移学习
• Fine-Tuning 微调

超参数调参
与参数不同，hyperparameters是由你在配置模型时指定的(即学习率、epoch的数量、hidden units的数量、batch size大小等)。
你可以通过使用hyperparameter调优库，比如Scikit learn Grid Search，Keras Tuner来自动化这个过程，而不是去手动配置。这些库会在你指定的范围内尝试所有的hyperparameter组合，返回表现最好的模型。
需要调优的超参数越多，过程就越慢，因此最好选择模型超参数的最小子集进行调优。
并不是所有的模型超参数都同样重要。一些超参数会对机器学习算法的行为产生巨大的影响，进而影响其性能。你应该小心地选择那些对模型性能影响最大的参数，并对它们进行调优以获得最佳性能。

损失函数

1.标签平滑(label smooth)

2.Center Loss

惩罚特征向量和类别中心在欧式空间中的距离来增强类内的紧密性，使用级联的 Softmax loss 来保证类间的分离性。但是，在训练时随着 ID 数量的增加，更新类别中心十分困难。与softmax一起使用。
对样本的特征进行相似性进行计算：
使用过程：
1，计算整体训练集中每个类的类内中心
2，训练过程中，返回每个batch的样本的特征向量和结果
3，在每个batch中，计算每个样本到该样本类别的类内中心的欧式距离作为损失函数，这样就提高了类内的聚集。

3.ArcFace

增强使用特征进行人脸分类的能力，将人脸识别的能力提高了10个点。前面还有提出的SphereFace和CosFace。

网络结构设计：
原来的softmax公式：

令$||W_j||=1$,然后把$||x_i||$的大小缩放到s.根据向量夹角公式，上式可以变形为：

把softmax的loss，映射到了半径为s的超球面，$||x_i||$对$||W_j||$的角度。再在此角度加上m度的惩罚，如下式：

只需要把softmax进行上面几步的改造就完成了。提高类间距离，减小类内距离的效果。

论文阅读笔记：
摘要：在本文中，我们提出了一个附加角边缘损失(ArcFace)，以获得高度区分特征的人脸识别。由于与超球面测地线距离的精确对应，所提出的弧面具有清晰的几何解释。
简介：
目前有两种主要的研究方向来训练DCNNs进行人脸识别。一种是训练一个多类分类器来分离训练集中的不同身份，如使用softmax分类器[33,24,6]，另一种是直接学习嵌入（embedding）:特征的一种表达，如triplet loss[29]。基于大规模的训练数据和精细的DCNN架构，基于softmax-loss的方法[6]和基于triplet loss的方法[29]都能获得良好的人脸识别性能。
但是不论是softmax还是triplet loss有一些缺点。对于softmax损失:(1)线性变换矩阵W∈R d×n，其大小随着identity number n线性增加;(2)学习到的特征对于闭集分类问题是可分离的，但对于开集人脸识别问题判别能力不够。对于三重值的损失:(1)特别是对于大规模数据集，面对三重值的数量出现了组合爆炸，导致迭代步骤的显著增加;(2)半硬样本挖掘对于有效的模型训练来说是一个相当困难的问题
Wen等人[38]首创了中心损失，即每个特征向量与其类中心之间的欧氏距离，以获得类内紧致性，而通过softmax损失的联合惩罚来保证类间的离散性。然而，在训练期间更新实际的训练中心是极其困难的，因为可供训练的脸部的类别的数量最近急剧增加。前面还有提出的SphereFace和CosFace效果也很好，但也自己的缺点。本文在上述的方法提出了改进；
在本文中，我们提出了一个附加的角边缘损失(ArcFace)来进一步提高人脸识别模型的识别能力和稳定训练过程。如图2所示，DCNN feature和最后一个完全连接层的点积等于feature和权值归一化后的余弦距离。我们使用arccos函数来计算当前特征和目标权重之间的角度。然后，我们给目标角添加一个附加的角边缘，然后我们通过余弦函数得到目标的对数。然后，我们根据固定的特征规范重新缩放所有的日志，随后的步骤与softmax丢失完全相同。ArcFace的优点可以总结如下:
迷人的 ：利用归一化超球面中角和弧的精确对应关系，直接优化测地线距离余量。我们通过分析特征和权重之间的角度统计数据，直观地说明了512-D空间中发生了什么。
有效：ArcFace在10个人脸识别基准上取得了最先进的性能，包括大规模图像和视频数据集。
容易实现 ArcFace只需要算法1中给出的几行代码，并且非常容易在基于计算图形的深度学习框架中实现，例如。
MxNet [8]， Pytorch[25]和Tensorflow[4]。此外，ArcFace不需要与其他损失函数结合就可以获得稳定的性能，并且可以很容易地收敛于任何训练数据集。
高效： ArcFace在训练过程中只增加了微不足道的计算复杂度。当前的gpu可以很容易地支持数百万个身份进行训练，而模型并行策略可以很容易地支持更多的身份
算法流程：
1.输入$x_i$为1xd的向量，对该向量执行L2正则化得到$x_i/||x_i||$
2,向量W是dn的矩阵，n表示分类的类别数，对每一列（$w_j$）执行$w_j/||w_j||$
3,然后计算$x_i/||x_i||\ast w_j/||w_j||\ast cos({\theta }_j)$,前两项都是为1,；
4，对输出中对应真实标签的值$cos({\theta }_{y_i})$执行反余弦操作就得到${\theta }_{y_i}$,$y_i$表示真实的标签
5，加入m参数，分别用$m_1,m_2,m_3$表示，三个算法整合一起就是$cos(m_1{\theta }_{y_i}+m_2)-m_3$
6,对得到的feature乘以scale参数放大，得到输出$s\ast cos({\theta }_j)$
7,再对输出的值送入softmax函数，得到预测输出的概率。
**arcface完成了将（11024）映射到（1*n）的过程。**使得同类特征聚集，类间差异变大，

4.Focal loss

5.SparseMax loss and Weighted cross-entropy

评估+错误分析

在这里，我们做消融研究，并分析我们的实验结果。我们确定了我们的模型的弱点和长处，并确定了未来需要改进的地方。在这个阶段，你可以使用以下技术，并在链接的示例中查看它们是如何实现的：

• Tracking metrics and Confusion matrix：https://www.kaggle.com/vincee/intel-image-classification-cnn-keras
• Grad CAM：https://arxiv.org/pdf/1610.02391v1.pdf
• Test Time Augmentation (TTA)：https://www.kaggle.com/iafoss/pretrained-resnet34-with-rgby-0-460-public-lb
  有许多实验跟踪和管理工具，采取最小设置为你自动保存所有数据，这使消融研究更容易。