34、肿瘤检测分类模型训练与优化

肿瘤检测分类模型训练与优化

在肿瘤检测的深度学习项目中，我们面临着诸多挑战，从模型的训练到结果的评估，每一步都需要精心设计和优化。本文将详细介绍如何训练分类模型来检测疑似肿瘤，以及如何通过改进指标和数据增强来提升训练效果。

训练成果与现状

目前，我们已经构建了一个模型和训练循环，并且能够处理上一阶段生成的数据。训练过程中的指标会记录到控制台并以可视化图表展示。然而，当前的结果还无法实际应用，但其实我们距离可用的结果比看起来更近。

关键知识点总结

1. 数据加载器的作用
   • 可在多个进程中从任意数据集加载数据，让闲置的 CPU 资源用于为 GPU 准备数据。
   • 从数据集中加载多个样本并整理成批次，因为 PyTorch 模型期望处理批量数据。
   • 可通过改变单个样本的相对频率来操作任意数据集，但直接更改数据集实现可能更合理。
2. 优化器与模型选择
   • 在大部分第二部分内容中，使用 PyTorch 的 torch.optim.SGD（随机梯度下降）优化器，学习率为 0.001，动量为 0.99，这些值也是许多深度学习项目的合理默认值。
   • 初始分类模型与之前使用的模型相似，这样能让我们从一个有理由相信有效的模型开始，如果模型影响项目表现，可重新设计。
3. 指标选择的重要性
   • 训练过程中监控的