人脸表情识别PaddlePaddle学习3

目录

项目回顾

调参过程

发现问题

其他问题

引用概念 

总结

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项目回顾

在上一次的学习中，数据集使用各有一百多张数据的7种表情的数据集， 并且调用两次，即训练集和验证集是同一个数据集。在epoch为20，batch size为64的参数下，我们的准确率达到了0.65，接近目标0.80。和老师与队友讨论后，知道了数据集越小会更容易拟合，于是尝试将数据集进行缩减。

调参过程

打开数据集后发现，每个人脸的照片会重复3次，即数据集可以缩减为原来的1/3，于是将重复的数据删减后，把剩下的图片分为两个集，每种表情在训练集中20-30张，在验证集中10-20张，且不相同。在这种情况下，没有改变网络，考虑到数据集比较小，将epoch改为10，batch size 改为8，最后的准确率仍然很低，只有0.3左右，尝试将batch size改大为16，准确率还是很低0.18，epoch次数改变几次，也都没有达到好的效果。

于是决定换回原来的数据集，在0.65准确率的基础上进行调试。但是batch size和epoch忘记改变了，准确率出来的时候，发现是0.71，比之前0.65好一点，看到了胜利的曙光，这时epoch和batch size分辨是10和8。

epoch10，batch size16

准确度降低到0.63，说明batch size8的效果更好。

epoch15，batch size8

准确率升到0.77，改变epoch的思路是对的。

epoch20，batch size8

准确率升到0.81。

最终将epoch改为25，batch size8

准确率为0.86

发现问题

虽然准确率达到了0.80以上，但是上图可以看到， 训练的loss和accuracy与验证的loss和accuracy相差甚远，我以为这是正常的，只要准确率可以上升就好了。在老师和队友的帮助下，我们发现在预处理的部分确实存在问题。

# 图像处理部分
if mode == 'train':
            self.transforms = T.Compose([
                T.RandomResizedCrop(IMAGE_SIZE),    # 随机裁剪大小
                T.RandomHorizontalFlip(0.5),        # 随机水平翻转
                T.ToTensor(),                       # 数据的格式转换和标准化 HWC => CHW  
                T.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])  # 图像归一化
            ])
        else: 
            self.transforms = T.Compose([
                T.Resize(256),                 # 图像大小修改
                T.RandomCrop(IMAGE_SIZE),      # 随机裁剪，
                T.ToTensor(),                  # 数据的格式转换和标准化 HWC => CHW
                T.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])   # 图像归一化
            ])

可以看到，在训练模式下，通过随机剪裁和随机水平翻转可以增大数据量，然而在验证模式下的处理是不同的，因为后者的效果更好些，我们将两段处理统一。

if mode == 'train':
            self.transforms = T.Compose([
                T.Resize(256),                 # 图像大小修改
                T.RandomCrop(IMAGE_SIZE),      # 随机裁剪
                T.ToTensor(),                  # 数据的格式转换和标准化 HWC => CHW
                T.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])   # 图像归一化
            ])
        else:
            self.transforms = T.Compose([
                T.Resize(256),                 # 图像大小修改
                T.RandomCrop(IMAGE_SIZE),      # 随机裁剪
                T.ToTensor(),                  # 数据的格式转换和标准化 HWC => CHW
                T.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])   # 图像归一化
            ])

 此时的训练和验证效果直接起飞了，5轮训练就达到了之前的效果，并且25轮训练后，达到0.96的准确率。

其他问题

在运行速度上，使用paddle平台的cpu速度很慢，25轮需要20-30分钟来训练，即使用paddle.set_device（‘gpu:0’）或paddle.set_device（‘gpu’）设置成GPU模式，运行时也总会报错。因此上述过程均在cpu下进行，速度很慢，这个问题目前得不到解决。

引用概念 

 loss和accuracy之间存在关系，但并不对等；从模型角度出发，loss是衡量标准；但是好的模型最终还是要提现到accuracy上。

学习成绩打比方, loss是全班平均分, accuracy是90分以上的比率

简单来说loss是给深度学习看的，用来优化参数，实现梯度下降。acc是给人看的，用来衡量网络的指标，其实召回率，f1，ap等都是给人看的。

一般来说loss越小，表示网络优化程度高，acc就会越多。但有时也会acc略有下降，总体的趋势是loss下降，acc上升

accurac评价模型的好坏，loss评价模型的训练程度。loss越小只能说你的模型训练的程度越来越好，但是accuracy是一个模型的上限，loss小到一定程度accuracy还不提高，就只能换模型了。所以说loss和accuracy所评价的对象不同，loss可以很大，但是accuracy只能0-1。

学习率减小的时候，1到0.5是1/2，0.5到0.1是1/5，不是均匀下降，相差两倍多，所以最好是使用1，0.3,0.1,0.03这样设置，每次大概都是1/3；这是吴恩达入门课程里说的

引用详见https://www.zhihu.com/question/264892967 

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2182529

总结

虽然准确率达到了目标，但是代码部分基本都是paddle平台十二生肖的例子的代码，在训练和预测的结果就可以看出，例子中模型已经很成熟了。但仍然不是自己的东西，接下来还是要进一步理解网络，多多调整，明白为什么这样的网络和数据处理能够达到更好的效果。