图像混合不但提高了图像分类的准确性,而且研究表明,而且它的优势已经扩展到其他计算机视觉任务中,如能提高对抗性样本的鲁棒性。同时,研究文献也将这个概念扩展到三维表示中,已经证明非常有效(例如:PointMixup)。 PointMixup https://arxiv.org/abs/2008.06374 结论 希望这篇文章能带给你一个关于如何在训练图像分类网络...
图像混合不但提高了图像分类的准确性,而且研究表明,而且它的优势已经扩展到其他计算机视觉任务中,如能提高对抗性样本的鲁棒性。同时,研究文献也将这个概念扩展到三维表示中,已经证明非常有效(例如:PointMixup)。 PointMixup https://arxiv.org/abs...
return lam * criterion(preds1, targets1) + (1 - lam) * criterion(preds1, targets2) + lam * criterion(preds2, targets3) + (1 - lam) * criterion(preds2, targets4) + lam * criterion(preds3, targets5) + (1 - lam) * criterion(preds3, targets6) def mixup_criterion(preds1,preds...
整个项目通过PyTorch库(包括torchvision)来实现,Mixup需要从beta分布中生成样本,这可以方便地通过NumPy库实现,也可以使用随机库来Mixup随机图像。利用以下代码导入库: 数据集 作为演示,为了将Mixup的概念应用到传统的图像分类上, CIFAR-10数据集似乎是最可行的选择,CIFAR-10数据集包含10个类,多达60000幅彩色图像(每类600...
总之,mixup是一种非常实用的数据增强技术,它可以用于各种机器学习任务中,可以有效地防止过拟合,并且可以提高模型的泛化能力。在实际应用中,mixup可以帮助我们更好地利用有限的数据集,并且提高模型的性能。 2.pytorch实现代码,以图片分类为例 import matplotlib.pyplot as plt ...
Mixup 代码语言:javascript 复制 from torchtoolbox.tools import mixup_data, mixup_criterion alpha = 0.2 for i, (data, labels) in enumerate(train_data): data = data.to(device, non_blocking=True) labels = labels.to(device, non_blocking=True) data, labels_a, labels_b, lam = mixup_data(...
分类模型测试代码 自定义损失函数 标签平滑 mixup训练 L1正则化 不对偏置项进行权重衰减 梯度裁剪 得到当前学习率 学习率衰减 优化器链式更新 模型训练可视化 保存和加载断点 提取Imagenet预训练模型的某层特征 提取imagenet预训练模型的多层特征 微调全连接层 ...
分类模型测试代码 自定义loss 标签平滑(label smoothing) Mixup训练 L1 正则化 不对偏置项进行权重衰减(weight decay) 梯度裁剪(gradient clipping) 得到当前学习率 学习率衰减 优化器链式更新 模型训练可视化 保存与加载断点 提取ImageNet 预训练模型某层的卷积特征 提取ImageNet 预训练模型多层的卷积特征 微调全连接层...
在训练每次循环开始时利用 pytorch 自带清理显存的代码来释放不用的显存资源 torch.cuda.empty_cache()# 释放显存 3.使用就地操作 就地操作 (inplace) 字面理解就是在原地对变量进行操作,对应到 pytorch 中就是在原内存上对变量进行操作而不申请新的内存空间,从而减少对内存的使用。具体来说就地操作包括三个方面的...
# Mixup loss. scores = model(mixed_images) loss = (lambda_ * loss_function(scores, label_a) + (1 - lambda_) * loss_function(scores, label_b)) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() L1 正则化 l1_regularization = torch.nn.L1Loss(reduction='sum') ...