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Swin-Tiny模型微调的图像分类系统 在ImageFolder数据集达58.16%准确率

本项目基于microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224模型微调，构建了一个图像分类系统。经过100轮训练，在ImageFolder数据集上达到58.16%的分类准确率。项目使用Adam优化器和线性学习率调度器，总批量大小为128。系统基于PyTorch框架开发，为图像分类任务提供了实用的基础模型。

模型微调机器学习Github图像分类Swin TransformerHuggingface开源项目模型准确率
Hugging Face文档

项目概述

这是一个基于微软Swin Transformer模型进行图像分类的深度学习项目。该项目对microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224模型进行了微调,主要用于解决特定场景下的图像分类任务。在评估集上,该模型达到了58.16%的分类准确率。

技术特点

  • 基础模型采用了微软开发的Swin Transformer架构
  • 使用了patch大小为4、窗口大小为7的tiny版本配置
  • 输入图像分辨率为224x224
  • 采用了常用的Adam优化器进行训练
  • 使用线性学习率调度策略,包含预热阶段

训练详情

该模型的训练过程非常完整,具体包括:

  • 总共训练了100个epoch
  • 使用了128的总批次大小
  • 设置了5e-05的学习率
  • 采用了42的随机种子以保证实验可复现
  • 训练中使用了4步梯度累积
  • 学习率预热比例为0.1

训练效果分析

模型在训练过程中表现出以下特点:

  • 训练损失从初始的1.22逐步下降到最终的0.70左右
  • 验证准确率在58%左右波动
  • 验证损失在训练后期有上升趋势,可能出现了过拟合现象
  • 模型在前期训练中表现相对稳定,后期性能提升较为缓慢

应用环境

该项目基于以下框架版本开发:

  • Transformers 4.37.2
  • PyTorch 2.0.1
  • Datasets 2.17.0
  • Tokenizers 0.15.2

局限性与展望

虽然模型取得了一定的效果,但仍存在提升空间:

  • 分类准确率仍有提升空间
  • 可以尝试更多的数据增强方法
  • 模型存在过拟合趋势,需要改进正则化策略
  • 可以考虑使用更大规模的预训练数据

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