深度学习案例教程 教案4.5.3FashionMNIST识别网络训练.docx
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本节课我们来讲解实践任务3FashionMNIST识别网络训练
在开始模型训练前，我们需要设置损失函数和优化器
我们可以使用torch.nn模块自带的CrossEntropy损失，
PyTorch会自动把整数型的label转为one-hot型，
用于计算交叉熵损失。
这里需要确保label是从0开始的，
同时模型不加softmax层,
这也说明了PyTorch训练中各个部分不是独立的，需要全盘考虑。
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这行代码定义了一个交叉熵损失函数，
用于计算模型的预测值与真实标签之间的差距。
交叉熵损失函数通常用于多分类问题
，可以有效地惩罚模型对错误类别的预测，并提高模型的分类精度。
在使用交叉熵损失函数时，
我们需要将模型的输出结果与真实标签作为输入，
计算损失值并反向传播误差，以更新模型的参数。
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接着我们来设置优化器
这行代码定义了一个Adam优化器，用于更新模型的参数。
在深度学习模型中，优化器是用于最小化损失函数的一种算法，
其目标是通过调整模型的参数，使损失函数最小化，
从而提高模型的准确性和泛化能力。
Adam是一种自适应学习率优化算法，
能够根据每个参数的梯度自适应地调整其学习率，
从而提高训练效率和准确性。
在使用Adam优化器时，我们需要将模型的参数和学习率作为输入，
通过反向传播算法计算梯度并更新模型的参数。
这样，模型就能够在训练过程中自适应地调整参数，最小化损失函数，提高模型的性能。
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完成了损失函数和优化器的定义后，我们来一起看一下训练函数如何编写
这段代码定义了一个训练函数train(epoch)，
用于训模型。该函数包括以下步骤：
首先使用model.train()将模型设置为训练模式，
以便在训练过程中启用dropout等操作。
接下来我们来看for循环中的代码，
对于每个batch的数据，
我们首先将其移动到GPU上进行计算，
然后使用optimizer.zero_grad()将模型的参数梯度清零，
再进行前向传播计算输出结果，
使用criterion(output,label)计算损失函数，
然后使用loss.backward()和optimizer.step()进行反向传播计算梯度并更新模型参数。
这一步是训练模型的核心步骤，
通过计算损失函数并反向传播误差，
模型能够自适应地调整参数，
最小化损失函数，提高模型的准确性和泛化能力。
train_loss记录的是所有batch的损失值之和。
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将train_loss除以训练集的总样本数，
得到每个样本的平均损失。
这一步是为了计算模型在整个训练集上的平均损失，
以便评估模型的训练效果。
最后使用print函数输出当前epoch的训练结果，
包括当前epoch的编号和平均训练损失。
这一步是为了在训练过程中实时监控模型的训练效果，以便进行调整和优化。
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我们再来简单讲解下训练卷积神经网络过程中需要注意的点：
一数据增强：在训练卷积神经网络之前，通常需要对训练数据进行数据增强。
数据增强是通过应用一系列随机变换（如随机旋转、随机翻转、随机裁剪等）来扩充训练数据集，
以增加模型的泛化能力。数据增强可以帮助模型更好地适应各种变化和噪声。
二学习率的调整：学习率是训练卷积神经网络的一个重要超参数，需要适时地调整学习率，
以避免模型陷入局部最优解或者训练过程不稳定。
常见的学习率调整策略包括学习率衰减、动态调整学习率等。
三批量归一化：批量归一化是一种有效的正则化方法，
可以加速训练过程并提高模型的准确性和泛化能力。
批量归一化通过在每一层的输入上进行归一化操作，
使得网络层之间的分布更加稳定，有助于缓解梯度消失和梯度爆炸问题。
四使用预训练模型：在训练卷积神经网络之前，可以使用预训练模型进行参数初始化。
预训练模型是在大规模数据集上训练得到的模型，具有较好的特征提取能力。
通过使用预训练模型进行参数初始化，可以加速训练过程和提高模型的准确性。
五梯度裁剪：在训练卷积神经网络时，梯度爆炸和梯度消失问题可能会影响模型的训练效果。
梯度裁剪是一种常用的解决方法，通过对梯度进行剪切，使其在一定范围内，
以避免梯度过大或过小对模型的训练造成不良影响。
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最后我们再来总结一下，训练卷积神经网络模型的技巧
第一点是正则化：在训练卷积神经网络时，
使用正则化方法可以避免模型过拟合，提高模型的泛化能力。
二是选择合适的损失函数：选择合适的损失函数对于训练卷积神经网络非常重要，
常用的损失函数包括交叉熵损失函数、均方误差损失函数和对比损失函数等。
三是提前停止：在训练卷积神经网络时，
可以使用提前停止技术来避免模型过拟合，提高模型的泛化能力。
四是参数初始化：在训练卷积神