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MMpretrain 中的 LinearClsHead 结构与优化

news 2025/7/15 10:57:34

LinearClsHead 结构与优化

一、LinearClsHead 核心结构

在 MMPretrain 中，LinearClsHead 是一个简洁高效的分类头，其核心结构如下：

class LinearClsHead(BaseModule):def __init__(self,num_classes,      # 类别数量in_channels,      # 输入特征维度loss=dict(type='CrossEntropyLoss'),  # 损失函数topk=(1, ),       # 评估指标init_cfg=None):   # 初始化配置

计算流程：

输入特征 x (形状: [batch_size, in_channels])
通过全连接层：fc(x) → 输出 [batch_size, num_classes]
计算交叉熵损失：loss = CrossEntropyLoss(pred, target)
验证时计算 top-k 准确率

二、关键优化点与实现方案

1. 增强特征表示能力

优化方案：添加归一化层和激活函数

head=dict(type='LinearClsHead',num_classes=1000,in_channels=2048,# 添加特征增强层norm=True,              # 启用BatchNormact='relu',             # 添加ReLU激活dropout_rate=0.5,       # 添加Dropouttopk=(1, 5)
)

2. 多层感知机 (MLP) 结构

优化方案：增加隐藏层提升非线性能力

head=dict(type='LinearClsHead',num_classes=1000,in_channels=2048,# 添加隐藏层hidden_dim=1024,        # 新增隐藏层维度num_layers=2,           # 包含1个隐藏层+输出层norm=True,act='gelu',             # 使用GELU激活topk=(1, 5)
)

3. 损失函数优化

优化方案：组合多种损失函数

head=dict(type='LinearClsHead',num_classes=1000,in_channels=2048,# 组合损失函数loss=[dict(type='CrossEntropyLoss', loss_weight=1.0),dict(type='LabelSmoothLoss', label_smooth_val=0.1, loss_weight=0.5),dict(type='CenterLoss', num_classes=1000, loss_weight=0.3)],topk=(1, 5)
)

4. 特征归一化优化

优化方案：使用温度缩放和权重归一化

head=dict(type='LinearClsHead',num_classes=1000,in_channels=2048,# 特征归一化技术temperature=0.07,       # Softmax温度缩放weight_norm=True,       # 权重向量归一化feature_norm=True,      # 输入特征归一化topk=(1, 5)
)

三、高级优化方案

1. 动态分类头 (适应长尾分布)

# 自定义分类头
@CLASSIFIERS.register_module()
class DynamicLinearHead(LinearClsHead):def __init__(self, class_freq, tau=0.5, **kwargs):super().__init__(**kwargs)# 根据类别频率调整分类权重weights = torch.pow(1 / class_freq, tau)self.fc.bias.data = -torch.log(weights)

2. 知识蒸馏兼容

head=dict(type='DistillLinearClsHead',  # 扩展的分类头num_classes=1000,in_channels=2048,teacher_model=dict(type='ResNet50'),  # 教师模型distill_weight=0.7,          # 蒸馏损失权重topk=(1, 5)
)

3. 自适应特征融合

class FusionLinearHead(LinearClsHead):def forward(self, x):# 多层级特征融合low_feat = x[0]  # 浅层特征high_feat = x[1] # 深层特征fused = low_feat * self.gate(high_feat) + high_featreturn self.fc(fused)

四、优化选择建议

任务特性	推荐优化方案	预期收益
小样本分类	特征归一化 + 标签平滑	提升泛化能力，防止过拟合
长尾数据分布	动态分类头 + Focal Loss	改善尾部类别识别
细粒度分类	多层MLP + 高阶特征融合	增强特征判别性
模型轻量化	通道缩减 + 权重量化	减少计算量，保持精度
模型蒸馏	知识蒸馏兼容头	提升小模型性能
域适应任务	对抗训练 + 特征解耦	提升跨域泛化能力

五、完整优化配置示例

model = dict(backbone=dict(type='ResNet50'),neck=dict(type='GlobalAveragePooling'),head=dict(type='DynamicLinearHead',num_classes=1000,in_channels=2048,# 结构优化hidden_dim=1024,num_layers=2,dropout_rate=0.3,# 特征优化feature_norm=True,temperature=0.05,# 损失函数优化loss=[dict(type='FocalLoss', gamma=2.0, weight=0.7),dict(type='CenterLoss', weight=0.3)],# 长尾优化class_freq=[...],  # 传入类别频率tau=0.7,# 评估指标topk=(1, 3, 5))
)