CIFAR100 SOTA模型实战：从零搭建到性能调优指南

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CIFAR100 是一个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 像素的彩色图像。其中 500 张用于训练，100 张用于测试。当前 SOTA(State-of-the-Art)模型的准确率大约在 90% 左右(在测试集上)。

在尝试实现 CIFAR100 上的 SOTA 性能时，新手通常会遇到以下几个典型问题：

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：训练需要很长时间才能达到可接受的准确率
类别不平衡：某些类别样本较少，导致模型对这些类别识别率低

以下是几种常见架构在 CIFAR100 上的表现对比：

ResNet：经典残差网络，结构简单效果好
EfficientNet：通过复合缩放实现高效计算
Vision Transformer(ViT)：基于自注意力机制的视觉模型

对于新手来说，建议从 ResNet 开始尝试，因为它结构简单且容易调优。

MixUp：线性混合两幅图像及其标签
CutMix：用另一幅图像的部分区域覆盖当前图像
AutoAugment：自动学习最优数据增强策略

Label Smoothing：软化目标标签
Dropout：随机丢弃部分神经元
Weight Decay：L2 正则化

以下是完整的训练脚本框架：

import torch
import torchvision
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 数据加载
transform = torchvision.transforms.Compose([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)

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.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)

# 学习率调度器
scheduler = optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=200)

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

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

    scheduler.step()

我们在 RTX 3090 GPU 上进行了以下实验对比：