Keras、DenseNet下的数据修改、模型增强、优化器、损失函数等模型调优，对模型最终精度的影响。包括对GPU问题。，占用、GPU利用率等的研究探讨（模型调优、策略方式等的记录）

使用keras搭建模型，用imagenet的权重进行预训练。densenet169的layers数量未595，冻结模型前593，增加一个2分类的dense层，使用图片训练。

本篇文章是对上一篇DenseNet模型微调训练后的参数调优过程的记录和分析，对denseNet模型微调的方式和方法请参见另一篇博客：

https://blog.csdn.net/Labiod/article/details/105291403

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模型训练结束后，在实际的测试过程中，发现模型仍然存在一些常见问题：比如：过拟合、误检、漏检等。

同时GPU的内存分配、利用率等也出现了一些问题。

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因此，基于之前的问题，这里对相关的解决方法进行记录。目的在于对打通整个训练流程、并对训练的模型进行不断的调整和优化，降低过拟合，增强泛化能力。

这里对模型优化步骤和一些直观的结论做一些记录。

冻结模型的具体操作和分析结果，参见上一篇博客。

分析后结论如下：

模型冻结层数，经过分析输出原模型的结构、top层取消后的结构、微调后模型的结构，发现denseNet169原模型输出层数597，top层取消后输出层数595，微调后输出层数598。因此推论，实际训练参数，应该是595层之后，新加的部分。

冻结参数代码如下：

冻结后，使用model.sumary().最终输出：

的可见训练参数和不训练参数个数具体是多少。对比未冻结参数如下：

目前，各种主流的框架中，都包含了很多模型的框架、预训练参数等等相关信息。不考虑自己开发模型的情况下。主流框架下的模型，通过微调、训练等、已经足够大多数情况下使用。可以有很多参照步骤。

但对一些特定的问题，就需要自己去设计模型的架构并分析超参等参数对模型的影响了。

但在实际的训练过程中，发现如下问题：测试集上精度不长，验证集上的精度忽上忽下。模型在数据集上无法收敛。

原因是batchsize设置小了，修改为30（原先为6）。模型拟合速度和精度有所增强。

这是因为，batchsize过小的，模型只会在小部分图像特征上进行梯度传递。对总体特征学习效果不明显。

因此需要选定合适的batch。对学习率也是一样。可以参照有关模型论文中的batchsize和学习率的设定，做一定调整。

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在训练集中含有1300张左右的图片，将batchsize设定为30，learning_rate调到0.003。训练情况如下所示：

可以看出loss在不断下降，验证集精度在不断上升。最终模型早停于精度0.95处。

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如果设置不合理的batchsize和learning_rate，比如：

为了快速学习到数据特征，增加了batchsize大小，提高了学习率。精度反而下降了一部分。

亲测，在将所有数据放到一个batchsize里后，将learning_rate调高到0.1（原先0.003），损失暴涨，精度大跌。

在训练集中含有1300张左右的图片，将batchsize设定为2000，learning_rate调高到0.1。训练情况如下所示：

训练损失一直在增加，最终训练早停与精度0.5左右处。

?两种不同参数设定的的差距接近40%。

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在设定好一定的参数后，测试一下模型的实际效果。

在代码中，模型的reduceLROnPlateau在监视“val_accuracy“的值。

当验证精度在3个回合内不再上涨后，自动按照设定值，降低一个数量级的精度调整。

使用MTCNN人脸检测的基础上，使用DenseNet来对是否带口罩进行分类（口罩检测二分类， label设置为OK和NG）。

这个模型包含有denseNet下使用的imageNet冻结后预训练的参数，和使用口罩数据集训练全连接层的参数。

忽略人脸检测的错误，仅关注正常脸部使用DenseNet检测的分类结果。

可以看见，右上角两个人脸并未戴口罩。但仍然被错误的归到OK（蓝色框中）。

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换一张图片，忽略MTCNN人脸检测的漏检，测试结果：

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可见所有被检测出来的人脸，都被预训练后的DenseNet标记为了OK（即所有被检测到的人人都带了口罩）。

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考虑到是学习率过大，对特征学习不明显的原因。降低学习率后，训练一次模型，再执行检测。结果如下：

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可以看出，降低学习效率后，检测效果，有一点提升。

由此可以得出，适当的降低学习率，有利于模型对一些不明显特征得学习。

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imageNet数据集训练的是10分类的模型，仅作2分类，使用之前的模型参数，可能会对模型（二分类）分类效果造成影响。

因此仅对模型做微调，不做参数迁移。对微调后所有参数都进行训练。

简单测试一下，忽略人脸的漏检与错检，检测效果如下：

可以看见，未做参数冻结。denseNet训练后模型的分类效果有所提升。

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优化器、损失函数的选择，比较多。详细内容可看后续的更新。或其它人的文章。

https://www.jianshu.com/p/d99b83f4c1a6/

代码为上述所示。

该模型的训练的优化器和损失函数，选择主要为SGD和交叉损失熵。

验证过之前的相关模型优化策略，可以观察到。将

denseNet169的微调并冻结之前的模型参数，在数据较少的情况下，模型的训练精度80%作用。

使用数据增强以后，模型的训练精度可以达到90%以上，但出现了过拟合的现象。

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未冻结DenseNet169参数，训练效果。

可以使用数据增强后，出现了一定的过拟合。

在训练过程中，使用了数据增强后，也会出现精度一定程度的下降。

多GPU训练、GPU内存分配等设置问题可以看下面这篇文章：

https://blog.csdn.net/Labiod/article/details/105291041

GPU环境配置的其它问题，可以参照下面的文章：

https://blog.csdn.net/Labiod/article/details/105291240

配置驱动：

https://blog.csdn.net/Labiod/article/details/104981506

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