MonSter模型训练参数配置解析
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mons/MonSter 关于MonSter立体匹配模型的训练参数
MonSter作为一种基于单目基础模型的立体匹配方法，其训练参数的配置对于模型性能有着重要影响。在原始论文中提到的训练参数与实际代码配置文件存在一些差异，这可能会对希望从头开始训练模型的研究者造成困惑。
训练参数详解
根据项目维护者的说明，MonSter模型在不同训练阶段使用了不同的学习率配置：
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预训练阶段：使用单周期学习率调度(one-cycle learning rate schedule)，基础学习率设置为2e-4，批量大小为8，训练步数为200k步。这一阶段主要在SceneFlow数据集上进行预训练。
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微调阶段：当在混合数据集上进行微调时，学习率调整为1e-4。这种调整是常见的深度学习实践，因为在微调阶段通常需要使用较小的学习率以避免破坏预训练模型已经学习到的有用特征。
参数配置建议
对于希望从头开始训练MonSter模型的研究者，建议遵循以下参数配置方案：
- 初始学习率：2e-4（预训练阶段）
- 批量大小：8
- 训练步数：200,000步
- 学习率调度：采用单周期学习率策略
- 微调阶段：将学习率降至1e-4
技术背景
单周期学习率调度是一种有效的学习率调整策略，它会在训练过程中先提高学习率再降低，这种策略有助于模型跳出局部最优并找到更好的全局最优解。在立体匹配任务中，这种策略尤其有效，因为立体匹配需要模型同时处理大范围视差和小细节特征。
批量大小设置为8是考虑到显存限制和训练稳定性的平衡选择。较大的批量可以提供更稳定的梯度估计，但需要更多的显存资源。
总结
正确的训练参数配置对于MonSter模型的性能至关重要。研究者应当根据训练阶段（预训练或微调）选择适当的学习率，并保持其他参数与论文描述一致。项目维护者已经更新了配置文件以反映这一区别，确保了实验的可复现性。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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