解决Alexnet训练模型在每个epoch中准确率和loss都会一升一降问题

下面是关于“解决Alexnet训练模型在每个epoch中准确率和loss都会一升一降问题”的完整攻略。

Alexnet模型训练问题

在使用Alexnet模型训练模型时，我们可能会遇到每个epoch中准确率和loss都会一升一降的问题。这是由于学习率过大或过小，导致模型在训练过程中无法收敛。下面是两个示例，展示了如何解决这个问题。

示例1：使用学习率衰减

学习率衰减是一种常用的解决学习率过大或过小的方法。我们可以在每个epoch结束时，将学习率乘以一个小于1的因子，以逐渐降低学习率。以下是示例代码：

from keras.callbacks import LearningRateScheduler

# 定义学习率衰减函数
def lr_decay(epoch):
    initial_lr = 0.01
    drop = 0.5
    epochs_drop = 10
    lr = initial_lr * math.pow(drop, math.floor((1+epoch)/epochs_drop))
    return lr

# 创建模型
model = Sequential([
    Conv2D(96, (11,11), strides=(4,4), activation='relu', input_shape=(227,227,3)),
    MaxPooling2D(pool_size=(3,3), strides=(2,2)),
    Conv2D(256, (5,5), strides=(1,1), activation='relu', padding='same'),
    MaxPooling2D(pool_size=(3,3), strides=(2,2)),
    Conv2D(384, (3,3), strides=(1,1), activation='relu', padding='same'),
    Conv2D(384, (3,3), strides=(1,1), activation='relu', padding='same'),
    Conv2D(256, (3,3), strides=(1,1), activation='relu', padding='same'),
    MaxPooling2D(pool_size=(3,3), strides=(2,2)),
    Flatten(),
    Dense(4096, activation='relu'),
    Dropout(0.5),
    Dense(4096, activation='relu'),
    Dropout(0.5),
    Dense(1000, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='sgd', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 定义学习率衰减回调函数
lr_scheduler = LearningRateScheduler(lr_decay)

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=50, batch_size=128, validation_data=(x_test, y_test), callbacks=[lr_scheduler])

在这个示例中，我们首先定义了一个学习率衰减函数lr_decay，它将初始学习率乘以一个小于1的因子，以逐渐降低学习率。然后，我们创建、编译和训练模型，并使用LearningRateScheduler回调函数将学习率衰减函数应用于模型训练过程中。

示例2：使用动态学习率

动态学习率是一种根据模型训练过程中的准确率和loss动态调整学习率的方法。我们可以在每个epoch结束时，根据模型在验证集上的准确率和loss动态调整学习率。以下是示例代码：

from keras.callbacks import ReduceLROnPlateau

# 创建模型
model = Sequential([
    Conv2D(96, (11,11), strides=(4,4), activation='relu', input_shape=(227,227,3)),
    MaxPooling2D(pool_size=(3,3), strides=(2,2)),
    Conv2D(256, (5,5), strides=(1,1), activation='relu', padding='same'),
    MaxPooling2D(pool_size=(3,3), strides=(2,2)),
    Conv2D(384, (3,3), strides=(1,1), activation='relu', padding='same'),
    Conv2D(384, (3,3), strides=(1,1), activation='relu', padding='same'),
    Conv2D(256, (3,3), strides=(1,1), activation='relu', padding='same'),
    MaxPooling2D(pool_size=(3,3), strides=(2,2)),
    Flatten(),
    Dense(4096, activation='relu'),
    Dropout(0.5),
    Dense(4096, activation='relu'),
    Dropout(0.5),
    Dense(1000, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='sgd', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 定义动态学习率回调函数
lr_reducer = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.5, patience=5, verbose=1)

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=50, batch_size=128, validation_data=(x_test, y_test), callbacks=[lr_reducer])

在这个示例中，我们创建、编译和训练模型，并使用ReduceLROnPlateau回调函数将动态学习率应用于模型训练过程中。该回调函数将监测模型在验证集上的loss，如果loss在patience个epoch内没有下降，则将学习率乘以factor。