使用BEiT模型进行CIFAR-100图像分类：迁移学习实战指南

引言

在计算机视觉领域，Vision Transformer（ViT）的出现标志着深度学习架构的重大转变。其中，BEiT（Bidirectional Encoder Representations from Image Transformers） 作为微软研究院提出的自监督视觉表示学习模型，通过借鉴NLP领域BERT的掩码语言建模（MLM）思想，创新性地引入了**掩码图像建模（Masked Image Modeling, MIM）**预训练策略，在ImageNet等基准数据集上取得了卓越性能。

本文将详细介绍如何利用BEiT-base模型，通过迁移学习在CIFAR-100数据集上实现高精度的图像分类。CIFAR-100包含100个细粒度类别（分为20个超类），每类600张32×32像素的彩色图像，是评估图像分类算法的重要基准。

一、BEiT模型架构与核心原理

1.1 模型架构特点

BEiT-base模型采用与ViT-base相似的架构配置：

12层Transformer编码器
768维隐藏层维度
12个注意力头
16×16像素的Patch分割
224×224像素的输入分辨率

与标准ViT的关键区别在于，BEiT使用相对位置编码 （类似T5模型）替代绝对位置编码，并通过对所有Patch的最终隐藏状态进行平均池化（mean-pooling）来进行图像分类，而非仅使用[CLS]标记。

1.2 掩码图像建模（MIM）预训练

BEiT的核心创新在于其预训练策略：

双视图输入：原始图像被分割为Patch序列，同时通过DALL-E的VQ-VAE编码器转换为离散视觉Token
随机掩码：随机遮蔽部分图像Patch（通常40%）
Token预测：模型学习预测被遮蔽区域的视觉Token，而非原始像素值

这种方法迫使模型学习图像的高级语义抽象，而非低级纹理细节，从而在下游任务中表现更佳。

二、项目架构与实现

2.1 环境准备与模型下载

首先通过ModelScope下载预训练的BEiT模型：

python 复制代码

from modelscope import snapshot_download
import os

# 下载模型到本地
model_dir = snapshot_download(
    'microsoft/beit-base-patch16-224',
    cache_dir='./models',
    revision='master'
)

模型选择说明 ：我们选用microsoft/beit-base-patch16-224，该模型先在ImageNet-21k（1400万张图像，21,841个类别）上进行自监督预训练，再在ImageNet-1k（1000类）上进行微调。这种经过完整预训练流程的模型具有强大的视觉特征提取能力。

2.2 数据预处理与增强策略

由于BEiT期望224×224像素的输入，而CIFAR-100原始图像仅为32×32像素，我们需要精心设计数据预处理流程：

python 复制代码

# 训练集数据增强
transform_train = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),           # 上采样至224×224
    transforms.RandomCrop(224, padding=28),  # 随机裁剪
    transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5),  # 水平翻转
    transforms.RandomRotation(15),           # 随机旋转
    transforms.ColorJitter(                   # 颜色抖动
        brightness=0.2, 
        contrast=0.2, 
        saturation=0.2
    ),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(
        mean=feature_extractor.image_mean,   # BEiT特定的归一化参数
        std=feature_extractor.image_std
    ),
])

# 测试集预处理
transform_test = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(
        mean=feature_extractor.image_mean,
        std=feature_extractor.image_std
    ),
])

关键设计决策：

Resize vs. Upsample：直接将32×32图像插值到224×224会损失细节，但这是适配预训练模型的必要妥协
强数据增强：针对小图像的上采样特性，采用 aggressive 的数据增强（大角度旋转、颜色抖动）防止过拟合
归一化对齐：使用BEiT特征提取器提供的均值和标准差，确保与预训练分布一致

2.3 模型适配与分类头修改

加载模型时需要修改分类头以适应100类输出：

python 复制代码

def load_pretrained_model(num_classes=100, model_path="./models/microsoft/beit-base-patch16-224"):
    # 加载特征提取器
    feature_extractor = BeitFeatureExtractor.from_pretrained(model_path)
    
    # 加载模型并修改分类头
    model = BeitForImageClassification.from_pretrained(
        model_path,
        num_labels=num_classes,
        ignore_mismatched_sizes=True  # 关键参数：允许分类头尺寸不匹配
    )
    
    return model, feature_extractor

权重加载机制 ：由于预训练模型输出1000类（ImageNet-1k），而我们只需要100类（CIFAR-100），ignore_mismatched_sizes=True参数会自动重新初始化分类层（classifier.weight和classifier.bias），同时保留Transformer编码器的预训练权重。

2.4 分层学习率优化策略

针对迁移学习场景，采用分层学习率（Layer-wise Learning Rate Decay）：

python 复制代码

optimizer = optim.AdamW([
    {'params': model.beit.parameters(), 'lr': 5e-5},      # 预训练部分：小学习率
    {'params': model.classifier.parameters(), 'lr': 1e-3}  # 新分类头：大学习率
], weight_decay=0.05)

# 余弦退火学习率调度
scheduler = optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=num_epochs)

策略原理：

骨干网络（5e-5）：预训练的BEiT编码器已具备强大的特征提取能力，仅需微调
分类头（1e-3）：随机初始化的分类层需要更激进的更新
AdamW优化器：结合权重衰减（weight decay=0.05）防止过拟合
余弦退火：平滑降低学习率，帮助收敛到更优局部最小值

2.5 损失函数与标签平滑

采用带标签平滑的交叉熵损失：

python 复制代码

criterion = nn.CrossEntropyLoss(label_smoothing=0.1)

标签平滑（Label Smoothing）将硬标签（0/1）转换为软标签（如0.1/0.9），防止模型过度自信，提升泛化能力。

三、训练过程与结果分析

训练过程显卡显存占用情况👇：

bash 复制代码

Sun Feb 15 10:03:02 2026       
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 550.54.15              Driver Version: 550.54.15      CUDA Version: 12.4     |
|-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
| GPU  Name                 Persistence-M | Bus-Id          Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp   Perf          Pwr:Usage/Cap |           Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                                         |                        |               MIG M. |
|=========================================+========================+======================|
|   0  NVIDIA A10                     Off |   00000000:00:07.0 Off |                  Off |
|  0%   59C    P0            150W /  150W |   11323MiB /  24564MiB |     99%      Default |
|                                         |                        |                  N/A |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
                                                                                         
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                              |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                              GPU Memory |
|        ID   ID                                                               Usage      |
|=========================================================================================|
+-----------------------------------------------------------------------------------------+

3.1 训练日志解读

🍎完整的训练日志如下：

bash 复制代码

CUDA is available. GPU: NVIDIA A10
Memory allocated: 0.00 MB
Using device: cuda
Loading pre-trained BEiT model...
Some weights of BeitForImageClassification were not initialized from the model checkpoint at ./models/microsoft/beit-base-patch16-224 and are newly initialized because the shapes did not match:
- classifier.bias: found shape torch.Size([1000]) in the checkpoint and torch.Size([100]) in the model instantiated
- classifier.weight: found shape torch.Size([1000, 768]) in the checkpoint and torch.Size([100, 768]) in the model instantiated
You should probably TRAIN this model on a down-stream task to be able to use it for predictions and inference.
Preparing CIFAR-100 dataset...
Starting training for 10 epochs...
Epoch 1: Training: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 782/782 [09:38<00:00,  1.35it/s, Loss=1.305, Acc=83.99%]
Testing: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 157/157 [00:42<00:00,  3.71it/s, Acc=89.33%]
Epoch 1/10: Train Loss: 1.3054, Train Acc: 83.99%, Test Acc: 89.33%, Best Acc: 89.33%, Time: 623.31s
Epoch 2: Training: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 782/782 [09:38<00:00,  1.35it/s, Loss=1.055, Acc=91.34%]
Testing: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 157/157 [00:42<00:00,  3.71it/s, Acc=90.30%]
Epoch 2/10: Train Loss: 1.0548, Train Acc: 91.34%, Test Acc: 90.30%, Best Acc: 90.30%, Time: 624.62s
Epoch 3: Training: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 782/782 [09:38<00:00,  1.35it/s, Loss=0.984, Acc=93.78%]
Testing: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 157/157 [00:42<00:00,  3.71it/s, Acc=90.95%]
Epoch 3/10: Train Loss: 0.9837, Train Acc: 93.78%, Test Acc: 90.95%, Best Acc: 90.95%, Time: 623.37s
Epoch 4: Training: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 782/782 [09:38<00:00,  1.35it/s, Loss=0.930, Acc=95.55%]
Testing: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 157/157 [00:42<00:00,  3.71it/s, Acc=91.36%]
Epoch 4/10: Train Loss: 0.9297, Train Acc: 95.55%, Test Acc: 91.36%, Best Acc: 91.36%, Time: 623.35s
Epoch 5: Training: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 782/782 [09:38<00:00,  1.35it/s, Loss=0.884, Acc=97.06%]
Testing: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 157/157 [00:42<00:00,  3.71it/s, Acc=92.11%]
Epoch 5/10: Train Loss: 0.8837, Train Acc: 97.06%, Test Acc: 92.11%, Best Acc: 92.11%, Time: 622.95s
Epoch 6: Training: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 782/782 [09:38<00:00,  1.35it/s, Loss=0.855, Acc=98.12%]
Testing: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 157/157 [00:42<00:00,  3.72it/s, Acc=92.55%]
Epoch 6/10: Train Loss: 0.8551, Train Acc: 98.12%, Test Acc: 92.55%, Best Acc: 92.55%, Time: 622.69s
Epoch 7: Training: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 782/782 [09:38<00:00,  1.35it/s, Loss=0.832, Acc=98.87%]
Testing: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 157/157 [00:42<00:00,  3.71it/s, Acc=92.88%]
Epoch 7/10: Train Loss: 0.8319, Train Acc: 98.87%, Test Acc: 92.88%, Best Acc: 92.88%, Time: 622.77s
Epoch 8: Training: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 782/782 [09:38<00:00,  1.35it/s, Loss=0.817, Acc=99.34%]
Testing: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 157/157 [00:42<00:00,  3.71it/s, Acc=93.30%]
Epoch 8/10: Train Loss: 0.8172, Train Acc: 99.34%, Test Acc: 93.30%, Best Acc: 93.30%, Time: 623.30s
Epoch 9: Training: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 782/782 [09:38<00:00,  1.35it/s, Loss=0.811, Acc=99.51%]
Testing: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 157/157 [00:42<00:00,  3.71it/s, Acc=93.52%]
Epoch 9/10: Train Loss: 0.8106, Train Acc: 99.51%, Test Acc: 93.52%, Best Acc: 93.52%, Time: 623.31s
Epoch 10: Training: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 782/782 [09:38<00:00,  1.35it/s, Loss=0.808, Acc=99.56%]
Testing: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 157/157 [00:42<00:00,  3.70it/s, Acc=93.61%]
Epoch 10/10: Train Loss: 0.8078, Train Acc: 99.56%, Test Acc: 93.61%, Best Acc: 93.61%, Time: 623.23s
Training completed. Best accuracy: 93.61%
Loading best model for final evaluation...
Testing: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 157/157 [00:42<00:00,  3.70it/s, Acc=93.61%]
Final test accuracy: 93.61%

Per-class accuracy:
apple               : 99.00%
aquarium_fish       : 97.00%
baby                : 86.00%
bear                : 97.00%
beaver              : 91.00%
bed                 : 96.00%
bee                 : 100.00%
beetle              : 94.00%
bicycle             : 96.00%
bottle              : 99.00%
bowl                : 82.00%
boy                 : 85.00%
bridge              : 95.00%
bus                 : 91.00%
butterfly           : 99.00%
camel               : 96.00%
can                 : 94.00%
castle              : 94.00%
caterpillar         : 92.00%
cattle              : 97.00%
chair               : 96.00%
chimpanzee          : 98.00%
clock               : 99.00%
cloud               : 87.00%
cockroach           : 97.00%
couch               : 88.00%
crab                : 92.00%
crocodile           : 96.00%
cup                 : 90.00%
dinosaur            : 95.00%
dolphin             : 92.00%
elephant            : 97.00%
flatfish            : 95.00%
forest              : 81.00%
fox                 : 96.00%
girl                : 81.00%
hamster             : 99.00%
house               : 91.00%
kangaroo            : 94.00%
keyboard            : 98.00%
lamp                : 96.00%
lawn_mower          : 99.00%
leopard             : 91.00%
lion                : 98.00%
lizard              : 98.00%
lobster             : 90.00%
man                 : 90.00%
maple_tree          : 76.00%
motorcycle          : 98.00%
mountain            : 98.00%
mouse               : 90.00%
mushroom            : 99.00%
oak_tree            : 72.00%
orange              : 99.00%
orchid              : 97.00%
otter               : 84.00%
palm_tree           : 98.00%
pear                : 97.00%
pickup_truck        : 100.00%
pine_tree           : 82.00%
plain               : 89.00%
plate               : 88.00%
poppy               : 93.00%
porcupine           : 88.00%
possum              : 83.00%
rabbit              : 93.00%
raccoon             : 97.00%
ray                 : 96.00%
road                : 98.00%
rocket              : 99.00%
rose                : 93.00%
sea                 : 93.00%
seal                : 85.00%
shark               : 93.00%
shrew               : 86.00%
skunk               : 100.00%
skyscraper          : 97.00%
snail               : 99.00%
snake               : 95.00%
spider              : 98.00%
squirrel            : 94.00%
streetcar           : 91.00%
sunflower           : 99.00%
sweet_pepper        : 94.00%
table               : 93.00%
tank                : 99.00%
telephone           : 98.00%
television          : 98.00%
tiger               : 96.00%
tractor             : 100.00%
train               : 94.00%
trout               : 97.00%
tulip               : 90.00%
turtle              : 97.00%
wardrobe            : 99.00%
whale               : 91.00%
willow_tree         : 86.00%
wolf                : 99.00%
woman               : 94.00%
worm                : 95.00%

Training History Summary:
Best training accuracy: 99.56%
Best test accuracy: 93.61%

Generating inference visualization...
可视化结果已保存为 beit_cifar100_inference_results.png

在NVIDIA A10 GPU上训练10个epoch的完整日志如下：

bash 复制代码

Epoch 1/10: Train Loss: 1.3054, Train Acc: 83.99%, Test Acc: 89.33%
Epoch 2/10: Train Loss: 1.0548, Train Acc: 91.34%, Test Acc: 90.30%
Epoch 3/10: Train Loss: 0.9837, Train Acc: 93.78%, Test Acc: 90.95%
Epoch 4/10: Train Loss: 0.9297, Train Acc: 95.55%, Test Acc: 91.36%
Epoch 5/10: Train Loss: 0.8837, Train Acc: 97.06%, Test Acc: 92.11%
Epoch 6/10: Train Loss: 0.8551, Train Acc: 98.12%, Test Acc: 92.55%
Epoch 7/10: Train Loss: 0.8319, Train Acc: 98.87%, Test Acc: 92.88%
Epoch 8/10: Train Loss: 0.8172, Train Acc: 99.34%, Test Acc: 93.30%
Epoch 9/10: Train Loss: 0.8106, Train Acc: 99.51%, Test Acc: 93.52%
Epoch 10/10: Train Loss: 0.8078, Train Acc: 99.56%, Test Acc: 93.61%

关键观察：

快速收敛：第1个epoch即达到89.33%的测试准确率，体现迁移学习的优势
持续改进：从Epoch 1到Epoch 10，测试准确率稳步提升4.28%
过拟合控制：训练准确率（99.56%）与测试准确率（93.61%）存在差距，但在合理范围内
训练效率：每个epoch约623秒（10分23秒），单卡训练总时长约1小时45分钟

3.2 细粒度类别性能分析

模型在100个类别上的表现差异显著：

表现最佳类别（准确率≥99%）：

bee, butterfly, hamster, mushroom, orange, pickup_truck, skunk, snail, sunflower, tank, tractor, wardrobe, wolf

表现较弱类别（准确率≤82%）：

maple_tree (76.00%), oak_tree (72.00%), bowl (82.00%), forest (81.00%), girl (81.00%), possum (83.00%)

性能差异原因分析：

类别固有难度：树木类（maple_tree, oak_tree, pine_tree）在32×32低分辨率下难以区分细粒度特征
语义混淆：bowl与cup、plate等容器类容易混淆
数据分布：部分类别（如skunk, hamster）具有独特的视觉特征，易于识别

3.3 可视化推理结果

从可视化结果可以观察到：

高置信度正确预测：house (93.73%), butterfly (92.46%), keyboard (91.14%)
挑战性样本：couch (73.57%)等家具类在特定角度下识别困难

四、关键技术要点总结

4.1 迁移学习最佳实践

输入尺寸适配：CIFAR-100的32×32图像需上采样至224×224，虽然会引入插值伪影，但预训练模型的强大特征提取能力可以克服这一限制
数据增强强度：针对小图像上采样场景，采用更强的几何变换（RandomRotation(15°)）和颜色抖动，有效扩充数据多样性
分层微调策略：预训练层使用较小学习率（5e-5），新分类层使用较大学习率（1e-3），平衡稳定性与收敛速度
标签平滑：0.1的标签平滑系数有效防止过拟合，特别是在细粒度分类任务中

4.2 性能优化技巧

混合精度训练 ：虽然日志中未明确使用，但在A10 GPU上启用torch.cuda.amp可进一步提升训练速度
梯度累积：若显存受限，可采用梯度累积模拟大批量训练
早停机制：当前实现保存最佳模型（基于验证准确率），防止过拟合

五、扩展与改进方向

更大模型尝试：可尝试BEiT-large（24层，1024维）进一步提升性能
自蒸馏策略：参考BEiT v2的矢量量化知识蒸馏，提升小模型性能
多尺度训练：结合CIFAR-100的原始分辨率与上采样分辨率进行多尺度训练
超类辅助学习：利用CIFAR-100的20个超类标签进行层次化分类

本文详细介绍了如何使用BEiT-base模型通过迁移学习在CIFAR-100数据集上实现93.61%的分类准确率。通过精心设计的数据预处理、分层学习率调度和标签平滑等技术，我们充分发挥了预训练视觉Transformer的强大能力。实验结果表明，即使面对32×32像素的低分辨率输入，经过ImageNet-21k大规模预训练的BEiT模型依然能够提取有效的语义特征，实现优异的细粒度分类性能。

完整的代码实现展示了从模型下载、数据预处理、训练到推理的完整流程，为基于Transformer的图像分类任务提供了可复用的技术方案。