- android - 多次调用 OnPrimaryClipChangedListener
- android - 无法更新 RecyclerView 中的 TextView 字段
- android.database.CursorIndexOutOfBoundsException : Index 0 requested, 光标大小为 0
- android - 使用 AppCompat 时,我们是否需要明确指定其 UI 组件(Spinner、EditText)颜色
该模型过度拟合训练集并且无法泛化到测试集。
如何向模型的特征提取器部分添加 dropout? (.config文件只提供了一个键值给box predictor添加dropout)
我可以采取哪些其他措施来最大程度地减少过度拟合?
更多详情如下:
我正在尝试在玩具动物数据集上重新训练模型检查点“ssd_mobilenet_v1_coco_11_06_2017”。有 14 个类别,每个类别有 400-600 张图像。网络以不到 30k 步的速度学习训练集。 Tensorboard .在初始训练后损失似乎仍然相当不稳定,尽管我没有足够的经验来评估这一点。
我正在通过将导出的图形应用于图像并手动检查结果来测试模型。 (我只是没有时间正确实现验证)。该模型在与训练集中的条件非常相似的情况下拍摄的照片效果很好。这些不好的测试集图像是从训练集中随机分开的,训练集是通过连续拍摄许多图像并稍微改变相机角度获得的。训练集还包括各种光照条件、背景、失真和相机位置。我估计它在 不良测试集 的大约 95% 的图像中得到了正确的类和位置。由此我得出结论,该模型非常适合训练集并且可以泛化一点。
但是,该模型在不同时间用不同相机分别拍摄的照片上表现非常差(即该测试集和训练集之间的相关性应该小得多)。我估计这个好的测试集的性能大约是 25%。由此我得出结论,该模型过度拟合且无法泛化。
我已尝试在 .config 文件中进行一些更改。
将特征提取器和框预测器的 l2_regularizer 权重从 0.00004 增加到 0.0001。
将框预测器 use_dropout
设置为 true
以启用 20% 的 dropout。
我正在使用大约 3 周前从 github 克隆的 Tensorflow 1.4 pip 安装和模型。
我使用以下参数调用 object_detection 中的 train.py:
python train.py --logtostderr --train_dir=/home/X/TrainDir/Process --pipeline_config_path=/home/X/ssd_mobilenet_v1_coco.config
我的配置文件如下:
# SSD with Mobilenet v1 configuration for MSCOCO Dataset.
# Users should configure the fine_tune_checkpoint field in the train config as
# well as the label_map_path and input_path fields in the train_input_reader and
# eval_input_reader. Search for "PATH_TO_BE_CONFIGURED" to find the fields that
# should be configured.
model {
ssd {
num_classes: 14
box_coder {
faster_rcnn_box_coder {
y_scale: 10.0
x_scale: 10.0
height_scale: 5.0
width_scale: 5.0
}
}
matcher {
argmax_matcher {
matched_threshold: 0.5
unmatched_threshold: 0.5
ignore_thresholds: false
negatives_lower_than_unmatched: true
force_match_for_each_row: true
}
}
similarity_calculator {
iou_similarity {
}
}
anchor_generator {
ssd_anchor_generator {
num_layers: 6
min_scale: 0.2
max_scale: 0.95
aspect_ratios: 1.0
aspect_ratios: 2.0
aspect_ratios: 0.5
aspect_ratios: 3.0
aspect_ratios: 0.3333
}
}
image_resizer {
fixed_shape_resizer {
height: 300
width: 300
}
}
box_predictor {
convolutional_box_predictor {
min_depth: 0
max_depth: 0
num_layers_before_predictor: 0
use_dropout: true
dropout_keep_probability: 0.8
kernel_size: 1
box_code_size: 4
apply_sigmoid_to_scores: false
conv_hyperparams {
activation: RELU_6,
regularizer {
l2_regularizer {
weight: 0.0001
}
}
initializer {
truncated_normal_initializer {
stddev: 0.03
mean: 0.0
}
}
batch_norm {
train: true,
scale: true,
center: true,
decay: 0.9997,
epsilon: 0.001,
}
}
}
}
feature_extractor {
type: 'ssd_mobilenet_v1'
min_depth: 16
depth_multiplier: 1.0
conv_hyperparams {
activation: RELU_6,
regularizer {
l2_regularizer {
weight: 0.0001
}
}
initializer {
truncated_normal_initializer {
stddev: 0.03
mean: 0.0
}
}
batch_norm {
train: true,
scale: true,
center: true,
decay: 0.9997,
epsilon: 0.001,
}
}
}
loss {
classification_loss {
weighted_sigmoid {
anchorwise_output: true
}
}
localization_loss {
weighted_smooth_l1 {
anchorwise_output: true
}
}
hard_example_miner {
num_hard_examples: 3000
iou_threshold: 0.99
loss_type: CLASSIFICATION
max_negatives_per_positive: 3
min_negatives_per_image: 0
}
classification_weight: 1.0
localization_weight: 1.0
}
normalize_loss_by_num_matches: true
post_processing {
batch_non_max_suppression {
score_threshold: 1e-8
iou_threshold: 0.6
max_detections_per_class: 100
max_total_detections: 100
}
score_converter: SIGMOID
}
}
}
train_config: {
batch_size: 8
optimizer {
rms_prop_optimizer: {
learning_rate: {
exponential_decay_learning_rate {
initial_learning_rate: 0.004
decay_steps: 800720
decay_factor: 0.95
}
}
momentum_optimizer_value: 0.9
decay: 0.9
epsilon: 1.0
}
}
fine_tune_checkpoint: "/home/X/tensorflow/models/research/object_detection/ssd_mobilenet_v1_coco_11_06_2017/model.ckpt"
from_detection_checkpoint: true
# Note: The below line limits the training process to 200K steps, which we
# empirically found to be sufficient enough to train the pets dataset. This
# effectively bypasses the learning rate schedule (the learning rate will
# never decay). Remove the below line to train indefinitely.
num_steps: 200000
data_augmentation_options {
random_horizontal_flip {
}
}
data_augmentation_options {
ssd_random_crop {
}
}
}
train_input_reader: {
tf_record_input_reader {
input_path: "/home/X/TrainDir/train.record"
}
label_map_path: "/home/X/TrainDir/data_label_map.pbtxt"
}
eval_config: {
num_examples: 1200
# Note: The below line limits the evaluation process to 10 evaluations.
# Remove the below line to evaluate indefinitely.
max_evals: 30
}
eval_input_reader: {
tf_record_input_reader {
input_path: "/home/X/TrainDir/test.record"
}
label_map_path: "/home/X/TrainDir/data_label_map.pbtxt"
shuffle: false
num_readers: 1
num_epochs: 1
}
最佳答案
经过一些技巧后,网络学得很好,并开始在良好的测试集上进行泛化。
经过训练的网络在真实场景中表现良好,在全新场景和光照条件下拍摄照片时对这些动物进行在线检测。
以下内容于 06/03/2020 添加
为了响应评论中的要求,我翻出了我在这个项目中存储的配置文件(> 2 年前)。这很可能是我最终使用的最终配置,效果很好。
# SSD with Mobilenet v1 configuration for MSCOCO Dataset.
# Users should configure the fine_tune_checkpoint field in the train config as
# well as the label_map_path and input_path fields in the train_input_reader and
# eval_input_reader. Search for "PATH_TO_BE_CONFIGURED" to find the fields that
# should be configured.
model {
ssd {
num_classes: 14
box_coder {
faster_rcnn_box_coder {
y_scale: 10.0
x_scale: 10.0
height_scale: 5.0
width_scale: 5.0
}
}
matcher {
argmax_matcher {
matched_threshold: 0.5
unmatched_threshold: 0.5
ignore_thresholds: false
negatives_lower_than_unmatched: true
force_match_for_each_row: true
}
}
similarity_calculator {
iou_similarity {
}
}
anchor_generator {
ssd_anchor_generator {
num_layers: 6
min_scale: 0.2
max_scale: 0.95
aspect_ratios: 1.0
aspect_ratios: 2.0
aspect_ratios: 0.5
aspect_ratios: 3.0
aspect_ratios: 0.3333
}
}
image_resizer {
fixed_shape_resizer {
height: 300
width: 300
}
}
box_predictor {
convolutional_box_predictor {
min_depth: 0
max_depth: 0
num_layers_before_predictor: 0
use_dropout: true
dropout_keep_probability: 0.8
kernel_size: 1
box_code_size: 4
apply_sigmoid_to_scores: false
conv_hyperparams {
activation: RELU_6,
regularizer {
l2_regularizer {
weight: 0.00004
}
}
initializer {
truncated_normal_initializer {
stddev: 0.03
mean: 0.0
}
}
batch_norm {
train: true,
scale: true,
center: true,
decay: 0.9997,
epsilon: 0.001,
}
}
}
}
feature_extractor {
type: 'ssd_mobilenet_v1'
min_depth: 16
depth_multiplier: 1.0
conv_hyperparams {
activation: RELU_6,
regularizer {
l2_regularizer {
weight: 0.00004
}
}
initializer {
truncated_normal_initializer {
stddev: 0.03
mean: 0.0
}
}
batch_norm {
train: true,
scale: true,
center: true,
decay: 0.9997,
epsilon: 0.001,
}
}
}
loss {
classification_loss {
weighted_sigmoid {
anchorwise_output: true
}
}
localization_loss {
weighted_smooth_l1 {
anchorwise_output: true
}
}
hard_example_miner {
num_hard_examples: 3000
iou_threshold: 0.99
loss_type: CLASSIFICATION
max_negatives_per_positive: 3
min_negatives_per_image: 0
}
classification_weight: 1.0
localization_weight: 1.0
}
normalize_loss_by_num_matches: true
post_processing {
batch_non_max_suppression {
score_threshold: 1e-8
iou_threshold: 0.6
max_detections_per_class: 100
max_total_detections: 100
}
score_converter: SIGMOID
}
}
}
train_config: {
batch_size: 8
optimizer {
rms_prop_optimizer: {
learning_rate: {
exponential_decay_learning_rate {
initial_learning_rate: 0.004
decay_steps: 7000
decay_factor: 0.75
}
}
momentum_optimizer_value: 0.9
decay: 0.9
epsilon: 1.0
}
}
fine_tune_checkpoint: "/home/sander/tensorflow/models/research/object_detection/ssd_mobilenet_v1_coco_11_06_2017/model.ckpt"
from_detection_checkpoint: true
# Note: The below line limits the training process to 200K steps, which we
# empirically found to be sufficient enough to train the pets dataset. This
# effectively bypasses the learning rate schedule (the learning rate will
# never decay). Remove the below line to train indefinitely.
num_steps: 200000
data_augmentation_options {
random_horizontal_flip {
}
}
data_augmentation_options {
ssd_random_crop {
}
}
}
train_input_reader: {
tf_record_input_reader {
input_path: "/home/sander/ROBOT/TrainDir/train.record"
}
label_map_path: "/home/sander/ROBOT/TrainDir/data_label_map.pbtxt"
}
eval_config: {
num_examples: 1200
# Note: The below line limits the evaluation process to 10 evaluations.
# Remove the below line to evaluate indefinitely.
max_evals: 30
}
eval_input_reader: {
tf_record_input_reader {
input_path: "/home/sander/ROBOT/TrainDir/test.record"
}
label_map_path: "/home/sander/ROBOT/TrainDir/data_label_map.pbtxt"
shuffle: false
num_readers: 1
num_epochs: 1
}
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