在【华为云 ModelArts-Lab AI实战营】第二期 (https://github.com/huaweicloud/ModelArts-Lab/tree/master/train_inference/image_recognition)的猫狗图像分类问题中，训练得到的模型的精度大概在82%左右，要求能够通过调试提高模型的精度。 通过三天的艰苦奋斗，我终于得到了识别精度在96%的猫狗分类模型，其中酸甜只有自己知道。下面，就把这几天以来的实践过程总结如下：

**1. 实践第一步：调整batch_size（批大小）、learning_rate（学习率）、max_epochs（最大训练轮数）等超参

2. 实践第二步：分析模型精度不高的原因：过度拟合问题

3. 实践第三步：通过L1、L2正则化方法来尝试缓解过度拟合问题

4. 实践第四步：通过图像增强技术来尝试缓解过度拟合问题

5. 实践第五步：通过增加训练图片的方式来尝试缓解过度拟合问题

6. 实践第六步：通过简化模型结构的方式来尝试缓解过度拟合问题

7. 实践第七步：通过resnet的预训练模型来最终得到高精度模型**

接下来，就具体介绍实践的详细过程。 首先，我是在华为ModelArts提供的NoteBook开发环境中进行本次实践的，实践所基于的最初脚本来自于【华为云 ModelArts-Lab AI实战营】第一期(https://github.com/huaweicloud/ModelArts-Lab/issues/49)所提供的第二个实践(https://github.com/huaweicloud/ModelArts-Lab/blob/master/notebook/DL_image_recognition/image_recongition.ipynb)。

第一次接触ModelArts提供的开发环境并使用jupyter notebook进行在线编程，不得不先点个赞。

第一， 开发环境提供了高性能的计算能力，开发者无需像在本机开发一样苦恼计算能力的不足，也无需为TensorFlow开发环境发愁（我在本机安装TensorFlow开发环境时，也遭遇过无数的坑，甚至为此专门换了一台电脑）；

第二， jupyter notebook提供了分段编程的能力（这个叫法可能并不准确，因为我也是第一次用），可以编辑一段代码就执行一段代码，每段代码执行后均记录了执行后的系统环境，使得编辑了一段代码后，不用将所有代码全部执行一遍，而是只需重新执行本段代码即可。在实践中，因为需要从网上下载训练集和加载训练集到内存中，如果没有这个功能，同时又不改原始代码的话，就意味着每执行一次，大量时间都浪费在下载训练集和加载训练集上了。

但也不得不说，好东西就是贵，我用的开发环境是带GPU进行训练的，每小时的费用是7.6元，一不留神，可能就欠费了。所以一旦完成练习，一定要记得关闭NoteBook

1. 实践第一步：调整batch_size（批大小）、learning_rate（学习率）、max_epochs（最大训练轮数）等超参

一开始，我也是按照第二期的附加题提供的思路一，想通过调整batch_size（批大小）、learning_rate（学习率）、max_epochs（最大训练轮数）等超参，来提高模型的精度。这一步骤花费了我大量的时间，但却总是得不到好的实验结果，模型的精度很难提高到84%以上。即便偶尔超过了84%，用同样的参数在下次实验时往往又没办法重现，最终，不得不放弃这个思路。

2. 实践第二步：分析模型精度不高的原因：过度拟合问题

在通过调整超参来提高模型精度的尝试失败后，我便想先静下来分析一下精度始终上不去的原因。在查看模型训练时的每个epoch的输出时，我发现：随着模型在训练集上的精度的不断提高，模型在验证集上的精度在达到80%左右后，就会开始震荡，不再提高。 在程序中，通过early_stoping来防止过度拟合问题，early_stoping可以确保当模型在验证集上的精度上不去时，提前结束模型训练。 当去掉模型训练中设置的early_stoping（如上图所示），并把最大epochs改为30，我们可以从训练过程中更加清楚地发现过度拟合问题：

随着epochs的增加，模型在训练集上的精度越来越高（超过了97%），但在验证集上的精度却只能保持在80%左右震荡。 我们来看模型的结构图

从结构图我们可以看出，整个模型有近230万个参数需要进行训练，而数据集的整个大小只有25000张图片，除去25%的测试集，再从剩下的图片中再除去25%的验证集，实际上只有14062张图片用于训练，相比参数个数来说，训练集太小了。 那么，我接下来的思路就是：如何缓解过度拟合问题。 在第一期提供的代码中，其实已经采用了early stoping和Dropout（随机失活，在学习过程中通过将隐含层的部分权重或输出随机归零，降低节点间的相互依赖性）来缓解过度拟合问题。但要想进一步提高模型精度，我们需要采用其他更多的方法。 缓解过度拟合，有这几个思路： （1） 使用L1、L2正则化 （2） 通过图像增强技术来扩展训练集 （3） 实际增加训练集中图片数量 （4） 调整模型的网络结构 下面，将逐一进行尝试

3. 实践第三步：通过L1、L2正则化方法来尝试缓解过度拟合问题

在这一步骤中，我尝试在模型中加入L1、L2正则化，如下图所示：

结果发现，加入正则化后，模型精度反而下降了…… 尝试失败。

4. 实践第四步：通过图像增强技术来尝试缓解过度拟合问题

接下来，我尝试通过图像增强技术来缓解过度拟合问题 图像增强，也就是通过旋转、放大缩小、平移、翻转等方式，从原始图片中生成新的图片，从而增加数据集中的图片数量。 具体的代码如下： 首先，把整个数据集进行重新整理，分为训练集、验证集和测试集三个文件夹，其中，训练集、验证集文件夹中的图片又分为cat和dog两个文件夹

将猫狗数据集进行随机划分分组

import shutil import os from tqdm import tqdm_notebook from random import shuffle

if os.path.exists('./data /train/'): shutil.rmtree('./data/train/') if os.path.exists('./data/validation/'): shutil.rmtree('./data/validation/') if os.path.exists('./data/test/'): shutil.rmtree('./data/test/') def organize_datasets(path_to_data, n=4000, val_ratio=0.2,test_ratio=0.2): files = os.listdir(path_to_data) files = [os.path.join(path_to_data, f) for f in files] shuffle(files) files = files[:n] test_n = int(len(files) * test_ratio) test, train = files[:test_n], files[test_n:] val_n = int(len(train) * val_ratio) val,train = train[:val_n], train[val_n:] for c in ['dogs', 'cats']: os.makedirs('./data/train/{0}/'.format(c)) os.makedirs('./data/validation/{0}/'.format(c)) os.makedirs('./data/test/{0}/'.format(c))

print('folders created !')

for t in tqdm_notebook(train):
    if 'cat.' in t:
        shutil.copy2(t, os.path.join('.', './data', 'train', 'cats'))
    else:
        shutil.copy2(t, os.path.join('.', './data', 'train', 'dogs'))

for v in tqdm_notebook(val):
    if 'cat.' in v:
        shutil.copy2(v, os.path.join('.', './data', 'validation', 'cats'))
    else:
        shutil.copy2(v, os.path.join('.', './data', 'validation', 'dogs'))
for v in tqdm_notebook(test):
    shutil.copy2(v, os.path.join('.', './data', 'test'))

print('Data copied!')

organize_datasets('./data/data/', n=25000, val_ratio=0.25,test_ratio=0.25)

接下来，创建训练集和验证集的基于图像增强的图像生成器

通过图像增强技术生成训练数据集和验证数据集的生成器

train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1 / 255., shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True ) val_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1 / 255.) train_generator = train_datagen.flow_from_directory( DATA_DIR+'train/', target_size=(ROWS, COLS), batch_size=400, class_mode='categorical')

validation_generator = val_datagen.flow_from_directory( DATA_DIR+'validation/', target_size=(ROWS, COLS), batch_size=batch_size, class_mode='categorical') 在训练模型时，不再使用model.fit方法，而是model.fit_generator方法 model.fit_generator( train_generator, steps_per_epoch=2000, epochs=50, validation_data=validation_generator, validation_steps=5, verbose=2, shuffle=True, callbacks=[history, early_stopping]) 通过上述修改，模型训练时，将通过训练生成器和验证生成器来生成训练所需的图片，从理论上来说，图片数量可以是无穷的。 然而，实践发现：通过这种方式，模型的训练过程变得很缓慢，而且收敛速度也大大降低了，除此之外，模型在验证集上的精度在80%左右仍然开始了震荡。使得我不得不也放弃了这种思路。

5. 实践第五步：通过增加训练图片的方式来尝试缓解过度拟合问题

既然图像增强没办法达到目的，我接下来就是尝试扩大猫狗数据集中图片的数量。通过网上搜索，我发现第二期实践提供的猫狗数据集来自于kaggle比赛中猫狗大战数据集中的训练集。于是，我从网上找到了kaggle比赛中猫狗大战数据集中的测试集（共12500张图像），并通过已有分类模型，完成了测试集中图像的标注，然后将这12500张图像加入到数据集中开始新一轮的训练。 最终，训练精度提升了不到2%，模型的精度仍然达不到要求，实践再次失败。

6. 实践第六步：通过简化模型结构的方式来尝试缓解过度拟合问题

为什么增加了数据集的大小，模型的精度提升仍有限呢？我的理解是增加的图像数量仍不足。尽管将数据集扩充了一半，但相比模型中待训练的近230万个参数，这种提升仍是有限的。因此，接下来我开始考虑从模型本身的结构入手，来提升模型的精度。 我重新回顾了一下模型的结构图，发现模型的参数之所以这么多，主要在于模型最后添加了两个全连接层（分别有256个节点）作为隐含层，这两个隐含层的参数个数就高达170余万，占据了所有参数的74%。

程序中添加了两个全连接层

那么，为了减少需要训练的模型参数，我决定先去掉一个全连接层，并把剩下的全连接层的节点数量减少为128
只使用一个全连接层 此时，模型的可训练参数数量减少为170万个左右，那么再尝试训练模型。 训练过程的日志输出如下：

终于，模型的精度第一次提升到了86%以上。由此可见，模型并不是越复杂越好，而是要跟训练集的大小相适应。网络的结构对于模型精度的影响要大于batch_size（批大小）、learning_rate（学习率）、max_epochs（最大训练轮数）等超参对模型精度的影响。

7. 实践第七步：通过resnet的预训练模型来最终得到高精度模型

尽管模型精度提升到了84%以上，但仍有14%左右的图像是没有办法正确识别出来的。为此，我继续尝试通过resnet网络来进行猫狗图像识别的模型训练。 相比之前实验中采用的VGG16网络，resnet网络要更加复杂，模型的参数数量要更多，如果仅通过已有的25000张图片来训练resnet网络，是远远不够的，幸运的是，resnet网络也提供了若干预训练模型，来加速网络的训练和提升精度。 所谓的预训练模型，就是实现使用大型的图像分类数据集完成了对模型的训练，并将训练后的模型参数保存下来。在我们的训练过程中，就可以在创建模型时直接导入这些已经训练好的模型参数，然后再对模型的某些层展开训练（这里一般指的是模型最后的全连接层）。 采用预训练模型，能够充分利用模型在大型数据集上已经提取出来的图像特征，使得即便只有少量的训练数据，也能够达到很高的训练精度，训练速度也大大提高。 接下来。我们就对我们的程序进行改造，具体代码如下： 只需将原有程序中模型创建的这部分代码：

改为以下代码： from keras.applications.resnet50 import ResNet50

导入预训练模型

base_model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, pooling=None, input_shape=(ROWS, COLS, CHANNELS), classes=2)

冻结base_model所有层，这样在训练时，这些层的参数不会再参与训练

for layer in base_model.layers: layer.trainable = False x = base_model.output #添加自己的全链接分类层 x = Flatten()(x)

x = GlobalAveragePooling2D()(x)

x = Dense(1024, activation='relu')(x) predictions = Dense(2, activation='softmax')(x) #获得最终模型 model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions) 在这里，我们采用的是resnet在imagenet这个数据集上训练得到的预训练模型。Imagenet数据集有1400多万幅图片，涵盖2万多个类别。当使用ResNet50()导入模型时，程序会自动联网到github上下载预训练模型（这里我得吐槽一句，为啥我在本机直接从github上下载预训练模型就只有不到15kb的下载速度，而NoteBook就几乎是瞬间下载…）。 程序的其他部分不变，我们再次展开实验

我们可以发现，模型在训练集和验证集上的精度，均得到了极大提高 最终，在测试集上的精度如下：

可以看到，最终的模型在测试集上的分类精度高达96%，几乎是完美完成了分类任务。 由此，可以总结如下：采用常用模型的预训练模型，可以大大缩短模型训练的时间，提高模型的精度。在训练数据不充分，计算资源和开发时间有限的情况下，采用预训练模型是我们的最佳选择。