CIFAR100 SOTA模型实战：从零搭建到性能调优指南

1次阅读

共计 2334 个字符，预计需要花费 6 分钟才能阅读完成。

CIFAR100 是经典的图像分类数据集，包含 100 个类别，每个类别有 600 张 32×32 大小的彩色图像。当前 SOTA（State-of-the-Art）模型在该数据集上的测试准确率约为 90%-95%。对于初学者来说，达到 85% 以上的准确率就已经是一个不错的起点。

在尝试实现 SOTA 性能时，初学者通常会遇到以下几个问题：

过拟合：模型在训练集上表现很好，但在验证集上表现不佳
训练震荡：损失函数波动大，难以稳定收敛
收敛慢：训练过程需要很长时间才能达到理想效果
内存不足：特别是使用较大模型时

ResNet 是计算机视觉领域的经典架构，其残差连接设计有效解决了深层网络梯度消失问题。

ResNet18/34：适合入门，参数较少，训练速度快
ResNet50 及以上：准确率更高，但需要更多计算资源

EfficientNet 通过复合缩放方法平衡了深度、宽度和分辨率，在准确率和效率之间取得了良好平衡。

EfficientNet-B0：轻量级，适合快速实验
EfficientNet-B3 及以上：准确率更高

ViT 将自然语言处理中的 Transformer 架构应用于计算机视觉任务。

在大数据集上表现优异
对 CIFAR100 这样的小规模数据集可能需要调整

MixUp：线性混合两幅图像及其标签
CutMix：用另一幅图像的矩形区域替换当前图像的一部分
AutoAugment：自动搜索最优数据增强策略

Label Smoothing：软化标签，防止模型对训练标签过于自信
Dropout：随机丢弃部分神经元，防止过拟合
Weight Decay：L2 正则化，控制模型复杂度

Cosine Annealing：学习率按余弦曲线衰减
OneCycle：在一个周期内先增大后减小学习率

以下是基于 PyTorch 的完整训练脚本框架：

# 导入必要的库
import torch
import torchvision
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR

# 数据加载
transform_train = torchvision.transforms.Compose([torchvision.transforms.RandomCrop(32, padding=4),
    torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip(),
    torchvision.transforms.ToTensor(),
    torchvision.transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])

trainset = torchvision.datasets.CIFAR100(root='./data', train=True, download=True, transform=transform_train)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=128, shuffle=True, num_workers=2)

# 模型定义
model = torchvision.models.resnet50(pretrained=False, num_classes=100)
model = model.to('cuda')

# 损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1, momentum=0.9, weight_decay=5e-4)
scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=200)

# 训练循环
for epoch in range(200):
    model.train()
    for inputs, targets in trainloader:
        inputs, targets = inputs.to('cuda'), targets.to('cuda')

        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, targets)
        loss.backward()
        optimizer.step()

    scheduler.step()
    # 验证代码省略...

在 RTX 3090 上进行的实验结果：