Datawhale 零基础入门CV赛事-Task5 模型集成
文章目录
Datawhale 零基础入门CV赛事-Task5 模型集成
在上一章我们学习了如何构建验证集,如何训练和验证。本章作为本次赛题学习的最后一章,将会讲解如何使用集成学习提高预测精度。
本章讲解的知识点包括:集成学习方法、深度学习中的集成学习和结果后处理思路。
学习目标
- 学习集成学习方法以及交叉验证情况下的模型集成
- 学会使用深度学习模型的集成学习
集成学习方法
在机器学习中的集成学习可以在一定程度上提高预测精度,常见的集成学习方法有Stacking、Bagging和Boosting,同时这些集成学习方法与具体验证集划分联系紧密。
由于深度学习模型一般需要较长的训练周期,如果硬件设备不允许建议选取留出法,如果需要追求精度可以使用交叉验证的方法。
下面假设构建了10折交叉验证,训练得到10个CNN模型。
那么在10个CNN模型可以使用如下方式进行集成:
- 对预测的结果的概率值进行平均,然后解码为具体字符;
- 对预测的字符进行投票,得到最终字符。
深度学习中的集成学习
此外在深度学习中本身还有一些集成学习思路的做法,值得借鉴学习:
Dropout
Dropout可以作为训练深度神经网络的一种技巧。在每个训练批次中,通过随机让一部分的节点停止工作。同时在预测的过程中让所有的节点都其作用。
Dropout经常出现在在先有的CNN网络中,可以有效的缓解模型过拟合的情况,也可以在预测时增加模型的精度。
加入Dropout后的网络结构如下:
# 定义模型 class SVHN_Model1(nn.Module): def __init__(self): super(SVHN_Model1, self).__init__() # CNN提取特征模块 self.cnn = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2)), nn.ReLU(), nn.Dropout(0.25), nn.MaxPool2d(2), nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2)), nn.ReLU(), nn.Dropout(0.25), nn.MaxPool2d(2), ) # self.fc1 = nn.Linear(32*3*7, 11) self.fc2 = nn.Linear(32*3*7, 11) self.fc3 = nn.Linear(32*3*7, 11) self.fc4 = nn.Linear(32*3*7, 11) self.fc5 = nn.Linear(32*3*7, 11) self.fc6 = nn.Linear(32*3*7, 11) def forward(self, img): feat = self.cnn(img) feat = feat.view(feat.shape[0], -1) c1 = self.fc1(feat) c2 = self.fc2(feat) c3 = self.fc3(feat) c4 = self.fc4(feat) c5 = self.fc5(feat) c6 = self.fc6(feat) return c1, c2, c3, c4, c5, c6
TTA
测试集数据扩增(Test Time Augmentation,简称TTA)也是常用的集成学习技巧,数据扩增不仅可以在训练时候用,而且可以同样在预测时候进行数据扩增,对同一个样本预测三次,然后对三次结果进行平均。
def predict(test_loader, model, tta=10): model.eval() test_pred_tta = None # TTA 次数 for _ in range(tta): test_pred = [] with torch.no_grad(): for i, (input, target) in enumerate(test_loader): c0, c1, c2, c3, c4, c5 = model(data[0]) output = np.concatenate([c0.data.numpy(), c1.data.numpy(), c2.data.numpy(), c3.data.numpy(), c4.data.numpy(), c5.data.numpy()], axis=1) test_pred.append(output) test_pred = np.vstack(test_pred) if test_pred_tta is None: test_pred_tta = test_pred else: test_pred_tta += test_pred return test_pred_tta
Snapshot
本章的开头已经提到,假设我们训练了10个CNN则可以将多个模型的预测结果进行平均。但是假如只训练了一个CNN模型,如何做模型集成呢?
在论文Snapshot Ensembles中,作者提出使用cyclical learning rate进行训练模型,并保存精度比较好的一些checkopint,最后将多个checkpoint进行模型集成。
由于在cyclical learning rate中学习率的变化有周期性变大和减少的行为,因此CNN模型很有可能在跳出局部最优进入另一个局部最优。在Snapshot论文中作者通过使用表明,此种方法可以在一定程度上提高模型精度,但需要更长的训练时间。
结果后处理
在不同的任务中可能会有不同的解决方案,不同思路的模型不仅可以互相借鉴,同时也可以修正最终的预测结果。
在本次赛题中,可以从以下几个思路对预测结果进行后处理:
- 统计图片中每个位置字符出现的频率,使用规则修正结果;
- 单独训练一个字符长度预测模型,用来预测图片中字符个数,并修正结果。
本章小结
在本章中我们讲解了深度学习模型做集成学习的各种方法,并以此次赛题为例讲解了部分代码。以下几点需要同学们注意:
- 集成学习只能在一定程度上提高精度,并需要耗费较大的训练时间,因此建议先使用提高单个模型的精度,再考虑集成学习过程;
- 具体的集成学习方法需要与验证集划分方法结合,Dropout和TTA在所有场景都可以起作用。
- Datawhale零基础入门cV-Task4模型训练与验证
- Datawhale 零基础⼊⻔CV-Task3 字符识别模型
- OpenGL 入门基础教程 —— 加载obj模型
- sklearn机器学习实例 - 决策树和集成分类模型入门与实战
- 从零3D基础入门XNA 4.0——模型和BasicEffect
- 【广告算法工程师入门 36】模型特征-算法基础之概论
- HTML+CSS基础入门-第十七天(CSS-盒模型)
- redis基础、java集成Redis入门
- Django入门基础:安装 + 模型
- [翻译] - - 快速入门: 用 EMD 工具在已有数据库的基础上创建一个模型...
- 【广告算法工程师入门 37】模型特征-算法基础之模型构建
- 3dmax入门教程(三) 初步认识创建面版、基础模型创建 建模
- 零基础入门CV之街道字符识别(四)
- 零基础入门CV之街道字符识别(三)
- 集成模型的五个基础问题
- 零基础入门CV之街道字符识别(二)
- Mybatis基础入门(四)——与springMVC的集成
- JavaScript DOM编程基础精华01(DOM入门,DOM模型和获取页面元素,事件,window对象的方法)
- 【广告算法工程师入门 38】模型特征-算法基础之最优化方法
- JavaScript DOM编程基础精华01(DOM入门,DOM模型和获取页面元素,事件,window对象的方法)