提高VGG网络模型的效率

1 问题

课上设计的VGG网络存在效率低,准确率低的情况,能否通过优化其结构参数使得该模型的运行效率和准确率在小量数据集上更高。

2 方法

初始值下的运行精度(lr = 0.1, batchsize = 32):
5658a373445150561573d6bf8542967a.png
调整学习率后的运行精度(lr = 0.01, batchsize = 32):
58b4af072504f7e5081e16f9ab4a759a.png
调整batchsize后的运行精度(lr = 0.01, batchsize = 24):
38cf56c86f2a5eade7b6437a01204303.png

3 结语

最终结果证明,在VGG网络模型中,lr学习率对该模型质量的影响高于batchsize。且低学习率对模型效率的提高极大。

你可能感兴趣的:(PyTorch图像分类教程,人工智能,深度学习)