10、参与Kaggle猫狗分类挑战：从数据处理到模型训练

参与Kaggle猫狗分类挑战：从数据处理到模型训练

在深度学习中，处理大规模图像数据集时会面临I/O延迟等问题。为了解决这些问题，我们可以将图像数据集序列化到HDF5格式中，这样可以避免I/O延迟，加快训练过程。接下来，我们将详细介绍如何在Kaggle猫狗分类挑战中运用这些技术。

1. HDF5数据集与RGB均值

在处理Kaggle猫狗图像数据集时，我们将其转换为HDF5格式。查看HDF5文件大小，会发现 train.hdf5 达到31.45GB， test.hdf5 和 val.hdf5 接近4GB，而原始图像仅595MB。这是因为原始图像格式（如JPEG和PNG）采用了数据压缩算法，而HDF5存储的是原始NumPy数组（位图），虽增加了存储成本，但能加快训练速度，因为无需解码图像，可直接访问和预处理。

同时，我们计算了数据集的RGB均值，示例如下：

$ cat output/dogs_vs_cats_mean.json
{"B": 106.13178224639893, "R": 124.96761639328003, "G": 115.97504255599975}

这些均值可用于图像预处理，通过减去这些值来归一化图像，有助于网络更快学习。

2. 额外的图像预处理器

为了提高分类准确率，我们将实现三种新的图像预处理器：均值减法、补丁提取和裁剪（10裁剪或过采样）。

2.1 均值预处理