Pytorch学习 第4周:综合应用和实战项目 Day 25-27: 模型调优和优化

第4周:综合应用和实战项目
Day 25-27: 模型调优和优化
在这段时间里,我们将深入学习和实践如何通过高级技巧优化Pytorch和TensorFlow模型的性能。关键点包括正则化、dropout和批标准化等技术的应用。

正则化(Normalization):

在Pytorch中,可以通过在优化器中添加权重衰减来实现L2正则化。
在TensorFlow中,可以在层级中使用kernel_regularizer来添加L2正则化。

辍学(Dropout):

在Pytorch中,使用torch.nn.Dropout层。
在TensorFlow中,使用tf.keras.layers.Dropout层。
批标准化:

在Pytorch中,使用torch.nn.BatchNorm1d或BatchNorm2d。
在TensorFlow中,使用tf.keras.layers.BatchNormalization。

习题
Dropout应用: 将dropout应用于现有的CNN或RNN模型,比较训练前后的准确率和过拟合情况。
批标准化实践: 在模型的各个层之后加入批标准化,观察训练速度和模型性能的变化。
正则化对比: 分别在Pytorch和TensorFlow模型中应用L2正则化,分析其对模型训练和泛化能力的影响。

代码示例
Pytorch: 添加Dropout和批标准化

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class CNNModel(nn.Module):
def init(self):
super(CNNModel, self).init()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, 3, padding=1)
self.bn1 = nn.BatchNorm2d(32)
self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3, padding=1)
self.bn2 = nn.BatchNorm2d(64)
self.fc1 = nn.Linear(64 * 7 * 7, 128)
self.dropout = nn.Dropout(0.5)
self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

def forward(self, x):
    x = F.relu(self.bn1(self.conv1(x)))
    x = F.max_pool2d(x, 2)
    x = F.relu(self.bn2(self.conv2(x)))
    x = F.max_pool2d(x, 2)
    x = x.view(-1, 64 * 7 * 7)
    x = F.relu(self.fc1(x))
    x = self.dropout(x)
    x = self.fc2(x)
    return x

model = CNNModel()

TensorFlow 示例:具有 L2 正则化和 Dropout 的 MLP

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout
from tensorflow.keras.regularizers import l2

model = Sequential([
Dense(128, activation=‘relu’, input_shape=(784,), kernel_regularizer=l2(0.001)),
Dropout(0.5),
Dense(10, activation=‘softmax’)
])

model.compile(optimizer=‘adam’, loss=‘sparse_categorical_crossentropy’, metrics=[‘accuracy’])

这些示例说明了 PyTorch 和 TensorFlow 中神经网络的基本结构,包括 dropout、批量归一化(PyTorch 示例)和 L2 正则化(TensorFlow 示例)。我们需要根据各自的特定用例调整模型架构、超参数和数据集细节。请记住还要根据任务需要处理数据加载和预处理步骤。

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