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知识回顾

1.  数据增强

2.  卷积神经网络定义的写法

3.  batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据

4.  特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图

5.  调度器：直接修改基础学习率

卷积操作常见流程如下：

1. 输入 → 卷积层 → Batch归一化层（可选） → 池化层 → 激活函数 → 下一层

2.  Flatten -> Dense (with Dropout，可选) -> Dense (Output)

作业：尝试手动修改下不同的调度器和CNN的结构，观察训练的差异。

一、CNN结构修改示例

# 基础CNN结构
class BasicCNN(nn.Module):def __init__(self):super().__init__()self.conv_layers = nn.Sequential(nn.Conv2d(3, 32, 3, padding=1),  # 修改1：调整卷积核数量nn.BatchNorm2d(32),              # 修改2：添加/移除BN层nn.MaxPool2d(2),nn.ReLU(),nn.Conv2d(32, 64, 5, padding=2), # 修改3：调整卷积核大小nn.AdaptiveAvgPool2d(1)          # 修改4：更换池化方式)self.fc = nn.Linear(64, 10)# 深度可分离卷积示例
class DepthwiseCNN(nn.Module):def __init__(self):super().__init__()self.layers = nn.Sequential(nn.Conv2d(3, 32, 3, groups=32),  # 深度可分离卷积nn.Conv2d(32, 64, 1),            # 逐点卷积nn.BatchNorm2d(64),nn.SiLU()                         # 修改5：更换激活函数)

二、学习率调度器修改示例

# 基础训练配置
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)# 方案1：阶梯下降
scheduler1 = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=5, gamma=0.1)# 方案2：余弦退火
scheduler2 = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer,T_max=10)# 方案3：带热启动的余弦退火
scheduler3 = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingWarmRestarts(optimizer,T_0=5,T_mult=2)# 训练循环中更新
for epoch in range(10):# ...训练步骤...scheduler1.step()  # 切换不同调度器观察效果

三、实验建议对比项

① 卷积核数量对比
- 小通道数 （如32/64）：训练快、显存占用低，但可能欠拟合
- 大通道数 （如64/128）：模型容量大，但计算量高，需注意过拟合

②BatchNorm使用对比
- 带BN层 ：训练稳定，允许更大学习率
- 不带BN层 ：对初始化敏感，适合小批量数据

③激活函数对比
- ReLU ：计算高效，但可能导致神经元死亡
- Swish ：梯度更平滑，适合深层网络

④学习率调度器对比
- StepLR ：阶梯式下降，适合离散式优化
- Cosine ：平滑调整，适合连续训练

四、关键代码插入位置

# ...原有训练代码...
for epoch in range(epochs):# 插入学习率监控current_lr = optimizer.param_groups[0]['lr']print(f'Epoch {epoch}, LR: {current_lr:.6f}')# 插入特征图可视化（可选）if epoch % 5 == 0:visualize_features(model.conv1.weight)