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我正在为图像分类问题训练 2 个不同的 CNN(自定义学习和迁移学习)。我对两种型号使用相同的发电机。该数据集包含 5 个类别的 5000 个样本,但不平衡。
这是我正在使用的自定义模型。
def __init__(self, transfer_learning = False, lambda_reg = 0.001, drop_out_rate = 0.1):
if(transfer_learning == False):
self.model = Sequential();
self.model.add(Conv2D(32, (3,3), input_shape = (224,224,3), activation = "relu"))
self.model.add(MaxPooling2D(pool_size = (2,2)))
self.model.add(Conv2D(64, (1,1), activation = "relu"))
self.model.add(MaxPooling2D(pool_size = (2,2)))
self.model.add(Conv2D(128, (3,3), activation = "relu"))
self.model.add(MaxPooling2D(pool_size = (2,2)))
self.model.add(Conv2D(128, (1,1), activation = "relu"))
self.model.add(MaxPooling2D(pool_size = (2,2)))
self.model.add(Flatten())
self.model.add(Dense(512))
self.model.add(Dropout(drop_out_rate))
self.model.add(Dense(256))
self.model.add(Dropout(drop_out_rate))
self.model.add(Dense(5, activation = "softmax"))
所以我无法理解steps_per_epoch
和batch_size
之间的关系。batch_size
是生成器发送的样本数。但是,steps_per_epoch
是完成一个训练周期的 batch_size
数量吗?如果是这样,那么它应该是:steps_per_epoch=total_samples/batch_size?
无论我尝试什么值,我总是遇到相同的问题(在两个模型上),val_acc
似乎达到了局部最优值。
最佳答案
您在这里混淆了两个问题。一是如何确定batch_size与steps_per_epoch;另一个是为什么 val_acc 似乎达到了局部最优并且不会继续改进。
(1) 对于问题——batch_size 与steps_per_epoch
策略应该首先在内存允许的情况下最大化batch_size,特别是当您使用GPU(4~11GB)时。通常,batch_size=32 或 64 应该没问题,但在某些情况下,您必须减少到 8、4 甚至 1。如果没有足够的内存可分配,训练代码将抛出异常,因此您知道何时该分配停止增加batch_size。
一旦设置了batch_size,steps_per_epoch就可以通过Math.ceil(total_samples/batch_size)计算出来。但有时,当使用数据增强时,您可能希望将其设置为大几倍。
(2)第二个问题——val_acc达到局部最优,不会继续改进
这就是深度学习问题的关键,不是吗?它让深度学习既令人兴奋又困难。 batch_size、steps_per_epoch 和 epoch 数量在这里没有多大帮助。控制模型表现的是模型和超参数(例如学习率、损失函数、优化函数等)。
一些简单的技巧是尝试不同的学习率、不同的优化函数。如果您发现模型过度拟合(val_acc 随着更多时期的出现而下降),如果可能的话,增加样本大小总是有帮助的。数据增强在一定程度上有所帮助。
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!