关于李宏毅ML2021、2022HW3双Boss baseline的一步一步尝试实验记录与总结(一）

这是第一篇，每一篇都会说一些尝试

文章结构

• • 1、Base_line
  • 2、条件预设
  • • A、数据使用情况
    • B、模型架构
    • C、训练参数设置
  • 3、总结

1、Base_line

步入正题，首先放出训练的图。

2、条件预设 A、数据使用情况

​ 1、完全使用labeled的数据集，没有采用unlabeled的数据集，数据量为train_set：3080，valid_set：660

​ 2、 Augment只改变了一下输入尺寸。没有使用其他任何数据增强策略

# Date_Augment
train_tfm = transforms.Compose([
    transforms.Resize((128, 128)),
    transforms.ToTensor()
])

test_tfm = transforms.Compose([
    transforms.Resize((128, 128)),
    transforms.ToTensor()
])

B、模型架构

​ 1、三个卷积层

class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()
        # input image [b, 3, 128, 128]
        self.cnn_layer = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 64, 3, 1, 1),
            nn.BatchNorm2d(64),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2, 2, 0),

            nn.Conv2d(64, 128, 3, 1, 1),
            nn.BatchNorm2d(128),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2, 2, 0),

            nn.Conv2d(128, 256, 3, 1, 1),
            nn.BatchNorm2d(256),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(4, 4, 0),
        )

        self.fc_layers = nn.Sequential(
            nn.Linear(256 * 8 * 8, 256),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(256, 256),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(256, 11)
        )
    def forward(self, x):
        # input image [b, 3, 128, 128]
        x = self.cnn_layer(x)
        # 转为全链接层
        x = x.flatten(1)

        x = self.fc_layers(x)

        return x

C、训练参数设置

Batch_size_Data = 32

criterion = nn.CrossEntropyLoss()

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.0003, weight_decay=1e-5)

3、总结

模型没有做任何数据处理、训练的模型也是十分得简单，所以训练出来的效果非常的差也很正常，且这次没有很好的记录下来一些数据。过拟合十分早，且数据集太少，导致学出来的噪声特征太大了。且也存在模型太简单的原因，没办法学出更好的数据。下一步准备稍微处理一下数据，看看变化。

希望各位大佬能够提点简易，最近才接触到炼丹，啥也不会，也不知道该怎么去分析这些结果，调参也不行，就知道莽数据集和模型结构。希望各位大佬能够教教我如何去更加可视化的看训练出来的数据，如何去分析数据集及训练出来的结果。

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