深度学习模型训练指标浮动深度模型训练过程

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liutao988 2024-02-11 08:45:34

文章标签 深度学习模型训练指标浮动性能测试深度学习数据库数据 文章分类 深度学习人工智能

使用caffe框架进行深度学习训练的流程如下：
1、数据预处理（建立数据库）
2、网络结构与模型训练的配置
3、训练与再训练
4、训练日志分析
5、预测检验与分析
6、性能测试
下面分别来分析各个流程的处理过程：

1、数据预处理（建立数据库）

训练数据与测试数据的预处理阶段，一般是把待分析识别的图像进行简单的预处理，然后保存到数据库中。为什么要进行这一步而不是直接从图片读入呢？因为实际任务中的训练数据的数量非常大，从图像文件中读取数据并进行初始化效率非常低，所以很有必要把数据预先保存在数据库中来加快训练的节奏。
将图片下载到本地，通过脚本文件将图片转换成leveldb或lmdb格式，这两种数据库在存储数据和操纵上有所不同。
(1)数据组织方式不同，leveldb生成的文件比较多；lmdb的文件更紧凑，只有两个
(2)读取数据的接口不同

2、网络结构与模型训练的配置

caffe采用读入配置文件的方式进行训练，其配置文件一般由两部分组成：solver.prototxt和net.prototxt(有时有多个net.prototxt),分别对应caffe系统架构中两个十分关键的实体——求解器（Solver）和网络结构（Net）。
下面讲解一下相对简单的solver.prototxt文件：

#网络配置的位置
net: "examples/mnist/net.prototxt"
#要使用GPU进行训练
solver_mode: GPU
#本次训练共迭代5000次
max_iter: 5000
#测试每500轮跑一遍，一遍跑100个迭代
test_iter: 100
test_interval: 500
#每50次输出一些信息
display: 50
#基础的学习速率为0.01
base_lr: 0.01
lr_policy: "step"
gamma: 0.1
stepsize: 50000
#动量衰减率是0.9，正则项的权重是0.0005
momentum: 0.85
weight_decay: 0.0005
#每1000轮保存一下进度
snapshot: 1000
snapshot_prefix: "examples/mnist/net_train"

基本回答了以下几个问题：
（1）网络文件在哪
（2）用什么计算资源训练？CPU还是GPU？
（3）训练多久？训练和测试比例是如何安排的？什么时候输出一些东西？
（4）优化的学习速率怎么设定？动量和正则的设置
（5）要时刻记得存档，不然得从头来过。
net.prototxt文件说明

name: "LeNet"           网络名
layer {
  name: "mnist"         本层名称
  type: "Data"              层类型
  top: "data"               下一层接口
  top: "label"              下一层接口
  include {
    phase: TRAIN
  }
  transform_param {
    scale: 0.00390625           #1/256，预处理如减均值，尺寸变换，随机剪，镜像等
  }
  data_param {
    source: "examples/mnist/mnist_train_lmdb"   训练数据位置
    batch_size: 64                  一次训练的样本数
    backend: LMDB                   读入的训练数据格式，默认leveldb
  }
}


layer {
  name: "mnist"
  type: "Data"
  top: "data"
  top: "label"
  include {
    phase: TEST
  }
  transform_param {
    scale: 0.00390625
  }
  data_param {
    source: "examples/mnist/mnist_test_lmdb"
    batch_size: 100                 一次测试使用100个数据
    backend: LMDB
  }
}


layer {
  name: "conv1"
  type: "Convolution"               卷积层
  bottom: "data"                上一层名“data”
  top: "conv1"                  下一层接口“conv1”
  param {
    lr_mult: 1                  （weights的学习率与全局相同）
  }
  param {
    lr_mult: 2                  （biases的学习率是全局的2倍）
  }
  convolution_param {
    num_output: 20              卷积核20个
    kernel_size: 5              卷积核尺寸5×5
    stride: 1                   步长1
    weight_filler {
      type: "xavier"                （随机的初始化权重和偏差）
    }
    bias_filler {
      type: "constant"              bias用0初始化
    }
  }
}


layer {
  name: "pool1"
  type: "Pooling"               池化层
  bottom: "conv1"               上层“conv1”
  top: "pool1"                  下层接口“pool1”
  pooling_param {
    pool: MAX                   池化函数用MAX
    kernel_size: 2              池化核函数大小2×2
    stride: 2                   步长2
  }
}


layer {
  name: "conv2"
  type: "Convolution"
  bottom: "pool1"
  top: "conv2"
  param {
    lr_mult: 1
  }
  param {
    lr_mult: 2
  }
  convolution_param {
    num_output: 50              卷积核50个
    kernel_size: 5
    stride: 1
    weight_filler {
      type: "xavier"
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
    }
  }
}


layer {
  name: "pool2"
  type: "Pooling"
  bottom: "conv2"
  top: "pool2"
  pooling_param {
    pool: MAX
    kernel_size: 2
    stride: 2
  }
}


layer {
  name: "ip1"
  type: "InnerProduct"              全连接层
  bottom: "pool2"               上层连接“pool2”
  top: "ip1"                    “下层输出接口ip1”
  param {
    lr_mult: 1
  }
  param {
    lr_mult: 2
  }
  inner_product_param {
    num_output: 500             输出数量500
    weight_filler {
      type: "xavier"
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
    }
  }
}


layer {
  name: "relu1"
  type: "ReLU"              激活函数
  bottom: "ip1"
  top: "ip1"    （这个地方还是ip1，底层与顶层相同减少开支，下一层全连接层的输入也还是ip1）
}


layer {
  name: "ip2"
  type: "InnerProduct"
  bottom: "ip1"
  top: "ip2"
  param {
    lr_mult: 1
  }
  param {
    lr_mult: 2
  }
  inner_product_param {
    num_output: 10              输出结果10个
    weight_filler {
      type: "xavier"
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
    }
  }
}


layer {
  name: "accuracy"
  type: "Accuracy"
  bottom: "ip2"         上层连接ip2全连接层
  bottom: "label"           上层连接label层
  top: "accuracy"           输出接口为accuracy
  include {
    phase: TEST         
  }
}


layer {
  name: "loss"
  type: "SoftmaxWithLoss"       损失函数
  bottom: "ip2"
  bottom: "label"
  top: "loss"
}

caffe提供了一套接口，net.prototxt文件可通过写代码生成。

3、训练与再训练

准备好了数据，确定了训练相关的配置，就可以正式训练了。启动训练脚本train_lenent.sh,经过一段时间的训练，命令行产生了大量的日志训练过程也宣告结束，这时目录中多了如下目录：
net_train_iter_1000.caffemodel
net_train_iter_1000.solverstate
……
caffemodel文件中保存了caffe模型中的参数，solverstate文件中保存了训练过程中的一些中间结果。
再训练包含两种模式：
（1）断点训练，solverstate中存储了训练的历史信息，这些信息能够帮助模型继续训练；
（2）迁移学习，这个模式会在之前训练的基础上，对模型结构做一定的修改，然后应用到其他模型中，这种模式称为迁移学习。