OpenMMLab Day2 图像分类及基础视觉模型

图像分类与基础视觉模型

batchSize 对精度没有太大影响，但是影响收敛速度
少样本学习

模型设计

卷积神经网络

AlexNet、VGG、GoogleNet
残差学习：浅层网络、深层网络


两个残差模块：Basic block->Bottleneck block。 可以使损失曲面更平滑。
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ResNet改进：
ResNet B/C/D： 残差模块的局部改进
ResNeXt：使用分组卷积，降低参数量

一些其他方向的分类模型：

• 神经结构搜索
• VIT
• ConvNeXt

轻量化卷积神经网络

降低参数量和计算量

• 降低通道数C’ C (平方级别)
• 减小卷积核的尺寸K (平方级别)

卷积的参数

卷积核 + 偏置值
参数量计算公式：

卷积的计算量

使用不同大小的卷积核：GoogleNet

并不是所有特征都需要同样大的感受野

使用1x1压缩通道数：ResNet

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可分离卷积

将常规的卷积分解为逐层卷积和逐点卷积

Vision Transformers

注意力机制类别卷积，卷积中卷积核是固定的，注意力机制中的权重是根据数据动态计算出来的

优化：Swing Transformer

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模型学习

监督学习

交叉熵、优化目标、随机梯度下降–>参考Day1

自监督学习

学习率与优化器策略

权重初始化

学习率

学习率优化策略

退火Annealing

初始阶段使用较大学习率，损失函数稳定之后下降学习率

升温 warmup

前几轮学习率逐渐上升，直到预设的学习率，从而使训练初始阶段稳定

Linear Scaling Rule

结论：针对同一个训练任务，当batch size 扩大为原来的K倍时，学习率也对应扩大K倍
**直观理解：**这样做可以保证平均每个样本带来的梯度下降步长相同
实践中，假设预训练模型使用 lr=0.1，8卡数据并行训练，如果希望用1卡复现实验，lr 应设置为 0.0125

自适应梯度算法

不同的参数需要不同的学习率，根据梯度的历史幅度自动调整学习率

正则与权重衰减

早停

权重平均：EMA

模型权重平均：Stochastic Weight Averaging

数据增强

变换

组合数据增强

组合图像

标签平滑

**动机：**类别标注可能错误或不准确，让模型最大限度拟合标注类别可能会有碍于泛化性
**做法：**引入平滑参数 ，降低标签的"自信程度" 引入平滑参数 ，降低标签的"自信程度"

模型相关策略

丢弃层：Dropout

随机深度： Stochastic Depth