推荐文章：一次训练，免费获取多个模型 —— 深入解析Snapshot Ensembles
在深度学习的广袤世界里，提高模型的预测精度和稳定性一直是研究者们的不倦追求。今天，我们要向您推荐一个开源宝藏项目——Snapshot Ensembles，它凭借创新的技术，实现了仅需训练一次即可获得多个神经网络模型的壮举，而这一切，竟是零额外训练成本。
项目介绍
Snapshot Ensembles，源自于Cornell大学的研究者们的智慧结晶，并在GitHub上提供了基于Torch的实现方式[链接]。这一突破性方法通过让单个神经网络在训练过程中触及并保存多处局部最小值，从而无成本地构建起强大的模型集成。它巧妙利用了学习率的周期性调整，让每次“快照”都成为一个独立且有价值的成员，共同提升整个模型集的性能。
（图左）典型SGD优化路径，模型最终收敛到单一最小值；（图右）Snapshot Ensembles策略，模型经历多次学习率调整周期，捕获多个局部最小值作为“快照”。
技术剖析
此项目核心在于其独特的学习率调度策略——“cosine”衰减配合多周期的训练循环。每当模型在一个局部最优徘徊时，通过调整学习率使其跳出当前陷阱，再寻求新的最低点。每个达到稳定状态的模型参数被记录下来，形成一个“快照”，这些快照集合就构成了一个无需额外数据或计算资源的强大多模型集合。
应用场景
Snapshot Ensembles的应用范围广泛，从图像分类
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
