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(标准的训练和验证循环) ...# ... (省略具体循环代码与笔记中一致)# --- 5. 主函数 ---defmain():epochs40freeze_epochs5# 前5轮冻结modelcreate_resnet18(pretrainedTrue,num_classes10)optimizeroptim.Adam(model.parameters(),lr1e-3)criterionnn.CrossEntropyLoss()scheduleroptim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(...)train_with_freeze_schedule(model,...,epochsepochs,freeze_epochsfreeze_epochs)if__name____main__:main()四、见证奇迹结果分析与洞察从训练日志中我们可以清晰地看到迁移学习的巨大威力火箭般的启动速度观察日志在第5个epoch结束、刚刚解冻所有层时训练在第6个epoch的测试准确率瞬间从34%暴涨到67.23%这正是预训练权重强大通用能力的体现。相比之下我们从零训练的CNN需要20多个epoch才能达到类似水平。“谦虚”的训练过程在前期我们可能会观察到训练集准确率低于测试集的现象。这是因为我们的训练集应用了大量的数据增强随机裁剪、翻转、颜色抖动等相当于给模型出了“难题”而测试集是标准的“考卷”。这证明了数据增强的有效性让模型学习得更鲁棒。突破性能瓶颈最终我们的模型在测试集上达到了86.30%的准确率这比我们之前从零训练的CNN约80%高出了一大截。这就是“巨人肩膀”的力量让我们轻松地突破了自己模型的性能上限。五、作业探索百尺竿头更进一步今天的作业是对我们学习成果的最好检验。作业一尝试其他预训练模型如MobileNetV2ResNet虽好但如果我们的应用场景是手机等移动设备可能就显得有些“重”了。这时轻量级网络MobileNetV2就派上了用场。替换模型非常简单defcreate_mobilenet_v2(pretrainedTrue,num_classes10):modelmodels.mobilenet_v2(pretrainedpretrained)# 注意MobileNetV2的分类器层名叫 classifierin_featuresmodel.classifier[1].in_features model.classifier[1]nn.Linear(in_features,num_classes)returnmodel.to(device)# 在main函数中调用即可# model create_mobilenet_v2(pretrainedTrue, num_classes10)通过尝试不同的模型我们可以直观地感受到不同架构在收敛速度、最终精度和参数量上的权衡trade-off这对于未来做技术选型至关重要。作业二深入ResNet内部理解残差连接ResNet的精髓在于残差连接 (Residual Connection)也被称为“快捷连接 (Shortcut Connection)”。它解决了什么问题在 ResNet 诞生之前人们发现网络越深性能反而会下降“退化问题”且梯度容易消失导致无法训练。它如何解决残差连接允许信息“跳过”一层或多层直接流向后方。输入x不仅经过了卷积层的变换F(x)还通过一条“捷径”直接与F(x)相加得到最终输出H(x) F(x) x。这相当于模型在学习“残差”F(x)即与原始输入的差异。如果某个层学不到任何有用信息F(x)可以趋近于0信息x也能无损地传递下去保证了网络不会因为加深而变差。如何观察在 VSCode 或 PyCharm 中我们可以按住Ctrl点击resnet18进入其源码可以看到它是由多个BasicBlock组成的。而BasicBlock的forward方法中清晰地定义了out self.conv2(out)和out identity这两个步骤这就是残差连接的实现 心得与总结Day 44 是认知上的一次巨大刷新。我深刻地体会到不要重复造轮子社区已经为我们提供了大量强大、可靠的预训练模型善用它们是AI工程师的基本素养。策略重于蛮力“先冻结、后微调”的策略看似简单却蕴含着深刻的训练智慧它让我们能够平稳、高效地利用预训练知识。代码背后是思想无论是ResNet的残差连接还是迁移学习的整体范式都闪耀着计算机科学家们解决问题的智慧之光。理解这些思想比单纯会调用API重要得多。今天我们不仅学会了一项强大的技术更学会了一种高效解决问题的思维方式。再次感谢 浙大疏锦行 老师的精彩课程带领我们从“炼丹新手”向“高级炼丹师”迈出了坚实的一步