5、图像分类与目标检测模型优化全流程解析

图像分类与目标检测模型优化全流程解析

1. 训练流程概述

在定义好模型和数据加载器后，就进入到训练阶段。训练过程包含以下重要步骤：
1. 梯度初始化 ：为模型工作流初始化梯度。
2. 前向传播预测 ：根据模型当前权重，从当前模型进行预测。初始时，权重通过 Xavier 或 He 初始化方法从分布中随机分配（ReLU 激活网络用 He 初始化，Sigmoid 用 Xavier 初始化）。
3. 损失计算 ：前向传播完成后，计算预测值与实际值之间的损失。
4. 反向传播 ：根据累积损失计算反向传播。
5. 优化器更新 ：反向传播损失计算完成后，进入优化器步骤，使用学习率和其他参数刷新和更新模型的权重。

以下是准备训练和测试数据的代码：

train_losses = []
test_losses = []
train_acc = []
test_acc = []

def train(model, device, train_loader, optimizer, epoch):
    model.train()
    pbar = tqdm(train_loader)
    correct = 0
    processed = 0
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(pbar):
        # get data