训练过程--BN和RELU的trick

最新推荐文章于 2023-12-20 21:19:20 发布
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探讨ReLU激活函数在遇到0输出时的梯度消失问题及其对神经元的影响，以及批标准化(BN)在不同场景下可能带来的统计值不稳定和特征退化问题。文章还提到了BN在训练后期固定参数的实践。

  ReLU对于0的输出的梯度为0， 所以一旦陷入了0输出， 就没法恢复了。

  过小的 feature_size/kernel_size的比值会造成BN的统计值不稳定；kernel_dim 过小的时候， 加ReLU 容易使得整个kernel退化成空白。
  BN在最后的时候会fix，然后再训练5~10W次。

Re-id的trick技巧
AI炼丹师
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1.主要采用训练时水平翻转，测试时也同样水平翻转抽取两次特征并求平均。该思路在人脸识别问题中就被大量采用。 2.输入图像扩大，来自[3]中，将256128的输入变为384128，性能会提升不少，也有人尝试288144[4] 3.随机裁剪，很多人尝试过后会发现性能反而不好，这里有个技巧，就是先补0，然后再裁剪，把图片resize到384128，然后补0至402148，再次随机裁剪为384128。具体做法来自于[5]，该文章中是把图片resize到256128，并补0至276148，然后随机裁减至256*128
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动机 想找到模型中所有的batchnormal 层并固定梯度，但是找了好久没有合适的方法，现在记录在下面 for m in model.modules(): if isinstance(m,nn.BatchNorm2d): for k,v in m.named_parameters(): v.requires_grad=False modules 可以返回模型中所有的子模型 isinstance 是python自带的判断对象类型的方
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艾特赵
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