Awesome-Backbones-main——alexnet模型分析

AlexNet作为骨干网络相对较老,可能在复杂数据集上的表现不如一些最新的深度网络结构,如ResNet、EfficientNet等,学习率调整策略中采用了阶梯式学习率更新器,可能并不总是适合所有数据集和模型,需要根据具体情况调整学习率策略。

模型参数:

  1. Backbone(骨干网络):

    • 类型:AlexNet
    • 输出类别数:4
  2. Neck:

    • 在配置中未指定,为None
  3. Head(头部):

    • 类型:ClsHead
    • 损失函数:
      • 类型:CrossEntropyLoss
      • 损失权重:1.0
  4. 数据处理:

    • 图像归一化参数:
      • 均值:[123.675, 116.28, 103.53]
      • 标准差:[58.395, 57.12, 57.375]
      • 是否转为RGB格式:True
  5. 训练参数:

    • 批量大小:8
    • 训练数据加载器的工作线程数:4
    • 是否使用预训练权重:False
    • 是否冻结特定层:False
    • 要冻结的层:('backbone',)
    • 训练周期数:100
  6. 测试参数:

    • 检查点路径:''
    • 评估指标:准确率、精确率、召回率、F1分数、混淆矩阵
    • 评估指标选项:
      • topk:(1, 2)
      • thrs:None
      • 平均模式:'none'
  7. 优化器参数:

    • 类型:SGD
    • 学习率:0.001
    • 动量:0.9
    • 权重衰减:1e-4
  8. 学习率调整配置:

    • 类型:StepLrUpdater
    • 调整步数:每15个周期调整一次学习率

图1:

让batch-size缩小一倍:

图2:

图二数据损失对比图一更加平滑,且下降梯度更大,速度更快,下降过程中方向调整更为敏感。

但在拟合过程中ACC全局波动更大

相关推荐
程序员辣条5 分钟前
深度测评 RAG 应用评估框架:指标最全面的 RAGas
人工智能·程序员
curdcv_po6 分钟前
字节跳动Trae:一款革命性的免费AI编程工具完全评测
人工智能·trae
程序员辣条7 分钟前
为什么需要提示词工程?什么是提示词工程(prompt engineering)?为什么需要提示词工程?收藏我这一篇就够了!
人工智能·程序员·产品经理
孔令飞11 分钟前
Go:终于有了处理未定义字段的实用方案
人工智能·云原生·go
清流君24 分钟前
【MySQL】数据库 Navicat 可视化工具与 MySQL 命令行基本操作
数据库·人工智能·笔记·mysql·ue5·数字孪生
Blossom.11831 分钟前
人工智能在智能家居中的应用与发展
人工智能·深度学习·机器学习·智能家居·vr·虚拟现实·多模态融合
biter008833 分钟前
ubuntu(28):ubuntu系统多版本conda和多版本cuda共存
linux·人工智能·ubuntu·conda
电鱼智能的电小鱼1 小时前
基于 EFISH-SBC-RK3588 的无人机通信云端数据处理模块方案‌
linux·网络·人工智能·嵌入式硬件·无人机·边缘计算
HyperAI超神经1 小时前
12个HPC教程汇总!从入门到实战,覆盖分子模拟/材料计算/生物信息分析等多个领域
图像处理·人工智能·深度学习·生物信息·分子模拟·材料计算·vasp