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在选择模型方面

1. 资源推荐：

   • 建议访问 torchvision.models 查看可用的模型结构列表
   • 或者访问 timm (PyTorch Image Models) 获取最新的模型结构

2. 重要限制：

   • 明确规定不允许使用预训练权重，必须设置 pretrained=False
   • 这可能是为了确保学习过程的公平性或教学目的

3. 分类模型选项： 图片列出了可用于图像分类的几种经典模型架构：

   • AlexNet：2012年提出的开创性CNN架构
   • VGG：以简单而深的结构著称
   • ResNet：引入残差连接解决深度网络训练问题
   • SqueezeNet：轻量级模型，设计用于资源受限环境

数据增强方面

1. 目的：

   • 通过修改图像数据，确保每个训练周期(epoch)模型接收到的都是非完全相同的输入
   • 这种方法有效防止模型过拟合，提高泛化能力

2. 资源推荐：

   • 建议访问torchvision.transforms库，查看各种可用的图像变换方法及其效果
   • 强调多样性的重要性，鼓励组合多种变换方法以获得更好的结果

3. 实现提示：

   • 提供了代码提示：需要填写train_tfm部分来实现数据增强效果

4. 示例效果：

   • 图片底部展示了同一张宇航员图像经过不同数据增强处理后的效果：
     • 原始图像
     • 颜色变换（蓝色调整）
     • 原始图像（可能是对照）
     • 亮度/对比度调整（灰度效果）
     • 颜色变换（绿色调整）

其中有一个mix up,是将两个图片叠加起来,

MixUp是一种先进的数据增强技术，它通过线性组合两个不同的训练样本及其标签来创建新的训练数据。图片中解释了实现这一技术需要的关键步骤：

1. 图像混合：

   • 在torch.utils.Dataset类的__getitem__()方法中，需要返回两个图像的线性组合
   • 通常形式为：λ·图像A + (1-λ)·图像B，其中λ是一个在0到1之间的随机值

2. 标签混合：

   • getitem()方法还需要返回一个向量形式的标签，而不是单一类别
   • 这个向量为每个类别分配概率值，反映混合后的图像属于各个类别的可能性
   • 例如，如果图像A的标签是[1,0,0]，图像B的标签是[0,1,0]，混合后的标签可能是[0.7,0.3,0]

3. 损失函数调整：

   • 标准的CrossEntropyLoss不支持多标签（软标签）情况
   • 需要手动实现交叉熵损失函数的数学公式来处理这种情况
   • 通常需要计算：-∑(真实概率分布·log(预测概率分布))

MixUp技术的优势在于它能够：

• 增强模型的泛化能力
• 减少对抗样本的影响
• 提高模型对噪声的鲁棒性
• 帮助模型学习更平滑的决策边界

接下来是test time augmentation,测试时数据增强

测试时数据增强是一种高级技术，它在模型推理阶段（而不仅仅是训练阶段）应用数据变换，以提高预测准确性。图片解释了这一技术的关键点：

1. 标准测试方法的局限性：

   • 传统方法仅使用确定性的"测试变换"（通常只是简单的归一化和调整大小）
   • 这限制了模型对测试图像的理解

2. TTA的核心思想：

   • 对同一测试图像应用多种变换，创建多个变体
   • 对每个变体进行预测
   • 将所有预测结果集成（通常通过平均或投票）得到最终预测

3. 实现步骤：

   • 需要修改train_tfm（训练变换）
   • 更改test_dataset的增强方法
   • 修改预测代码以处理多个变体并集成结果

4. 图示说明：

   • 左侧展示了训练时使用的各种变换后的图像
   • 中间显示了标准测试图像
   • 右侧表示TTA后的最终预测结果
   • 底部箭头表示将多个预测结果集成为最终预测

TTA的优势：

• 减少单一视角带来的偏差
• 提高模型对细微变化的鲁棒性
• 通常能显著提升模型性能，特别是在测试数据与训练数据分布略有差异时

testing的权重多一点会好一点

cross validation

用多的vali其实没啥用

模型集成是机器学习中的一种强大技术，它通过组合多个模型的预测结果来获得比单个模型更好的性能。图片解释了两种主要的集成方法：

1. 逻辑值或概率平均法：

   • 这种方法对多个模型输出的原始逻辑值(logits)或概率值进行平均
   • 优点：需要保存详细的输出信息，结果更精确，减少歧义
   • 例如：如果三个模型对某类别的预测概率分别是0.7、0.6和0.8，平均后为0.7

2. 投票法：

   • 每个模型对样本进行分类，最终分类结果由"多数表决"决定
   • 优点：实现简单，计算量小
   • 缺点：需要处理平票情况（当不同类别获得相同票数时）
   • 例如：如果三个模型分别预测类别A、A和B，最终结果为A

3. 实现提示：

   • 可以使用NumPy或PyTorch等库中的基本数学运算来实现集成
   • 对于平均法，可以使用np.mean()或torch.mean()
   • 对于投票法，可以使用np.bincount()或类似函数统计票数

模型集成的优势：

• 减少单个模型的过拟合风险
• 提高预测的稳定性和可靠性
• 捕捉不同模型捕获的不同数据特征和模式
• 通常能显著提升最终性能