【源码】基于PyTorch框架的深度学习分类优化实战

项目简介

本项目是基于PyTorch框架的深度学习分类优化实战项目，聚焦于提升图像分类任务的模型准确率。通过实现和测试数据增强、模型选择、优化器选择、学习率更新策略和损失函数选择等多种优化策略，提高模型在CIFAR - 100数据集上的分类性能。

项目的主要特性和功能

1. 数据增强：实现随机裁剪、随机水平翻转等多种常规数据增强技术，以及随机擦除、MixUp等高级数据增强技术，并通过实验对比选择最优方案，增强模型泛化能力。
2. 模型选择：选择并实现ResNet、WideResNet等多种深度学习模型，探索VIT、Swin等最新Transformer模型，通过实验对比选出最优模型。
3. 优化器选择：实现并对比SGD、Adam等多种优化器，挑选最优优化器提高模型训练效率。
4. 学习率更新策略：实现warmup、cosine lr decay等多种学习率更新策略，经实验确定最优策略。
5. 损失函数选择：实现并对比交叉熵损失、标签平滑交叉熵损失等多种损失函数，选择最优损失函数防止过拟合。

安装使用步骤

环境准备

1. 安装Python 3.6及以上版本。
2. 安装PyTorch 1.6.0及以上版本。
3. 安装torchvision、matplotlib等相关依赖库。

代码运行

1. 数据准备：下载CIFAR - 100数据集，并正确配置数据集路径。
2. 模型训练：使用train.py脚本进行模型训练，可通过命令行参数调整训练配置。 bash python train.py --lr 0.1 --batch_size 128 --optimizer SAM --epochs 200
3. 模型测试：使用test.py脚本对训练好的模型进行测试，生成混淆矩阵、ROC曲线、PR曲线等性能指标。 bash python test.py --model_path path_to_model.pth
4. 结果分析：根据测试结果，分析不同优化策略对模型性能的影响，选择最优的模型配置。

注意事项

• 根据项目需求和硬件环境，可能需要调整代码中的超参数设置。
• 项目的训练和测试过程可能需要一定的计算资源，建议在具有足够计算能力的机器上运行。

参考链接

• CIFAR100数据集介绍及使用方法
• 深度学习——优化器算法Optimizer详解
• 再也不用担心过拟合的问题了
• 一文窥探近期大火的Transformer以及在图像分类领域的应用
• Transformer小试牛刀（一）：Vision Transformer

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