PyTorch CNN训练异常：单次预测问题与解决方法

golang学习网今天将给大家带来《PyTorch CNN训练异常：单次预测问题与解决方法》，感兴趣的朋友请继续看下去吧！以下内容将会涉及到等等知识点，如果你是正在学习文章或者已经是大佬级别了，都非常欢迎也希望大家都能给我建议评论哈~希望能帮助到大家！

问题现象分析

在卷积神经网络（CNN）图像分类任务中，我们期望模型能够学习到不同类别的特征并给出多样化的预测结果。然而，有时即使训练损失函数平稳下降，模型却可能表现出异常行为：在训练初期，它可能倾向于预测某个特定类别（例如始终预测为 0），而在训练后期，又可能完全集中于预测另一个占多数的类别（例如始终预测为 2）。这种现象导致模型的准确率极低，且无法有效区分不同图像。

这种单一预测的问题表明模型并未真正学习到有意义的特征，而是找到了一个“捷径”——通过简单地预测最常见的类别来最小化损失，尤其当数据集存在严重类别不平衡时。

根源探究

导致PyTorch CNN模型在训练中输出单一结果的主要原因通常有两个：

1. 数据归一化缺失： 图像数据通常具有较大的像素值范围（例如0-255）。如果不对这些数据进行归一化处理，直接输入到神经网络中，可能导致以下问题：

   • 梯度爆炸/消失： 未归一化的数据可能使得梯度在反向传播过程中变得非常大或非常小，从而导致训练不稳定或停滞。
   • 收敛速度慢： 不同特征（像素通道）的尺度差异过大，使得优化器难以找到最佳路径，导致收敛速度变慢。
   • 局部最优： 模型可能更容易陷入次优的局部最小值，无法充分利用所有特征。

2. 数据集类别不平衡： 在分类任务中，如果某些类别的样本数量远多于其他类别，模型在训练过程中会倾向于偏向于预测多数类别。这是因为预测多数类别可以更容易地降低整体损失，而忽略了对少数类别的识别。在给定的例子中，类别 2 占据了约50%的样本，这很可能导致模型最终只预测 2。

解决方案

针对上述问题，我们可以采取以下策略来改进模型训练：

1. 图像数据归一化

数据归一化是将输入数据缩放到一个标准范围内的关键步骤。对于RGB图像，通常将其像素值从 [0, 255] 范围缩放到 [0, 1]，然后进行标准化（减去均值，除以标准差）。

实现方法： 在 torchvision.transforms.v2.Compose 中添加 v2.Normalize 转换。均值（mean）和标准差（std）可以根据整个数据集计算，或者使用预训练模型常用的ImageNet统计值作为起点。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torchvision.transforms.v2 as v2
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
import numpy as np

# 假设UBCDataset是一个自定义数据集，能返回图片和标签
# class UBCDataset(Dataset):
#     def __init__(self, transforms=None):
#         # ... dataset initialization ...
#         self.transforms = transforms
#
#     def __len__(self):
#         # ... return dataset size ...
#         return 100 # Example size
#
#     def __getitem__(self, idx):
#         # ... load image and label ...
#         image = torch.randn(3, 255, 255) # Example: random RGB image
#         label = torch.randint(0, 5, (1,)).item() # Example: random label 0-4
#         if self.transforms:
#             image = self.transforms(image)
#         return image, label

# 针对RGB图像的均值和标准差（例如使用ImageNet的统计值）
# 建议根据自己的数据集计算精确的均值和标准差
mean = [0.485, 0.456, 0.406]  # ImageNet mean for R, G, B channels
std = [0.229, 0.224, 0.225]   # ImageNet std for R, G, B channels

transforms = v2.Compose([
    v2.ToImageTensor(),
    v2.ConvertImageDtype(torch.float), # 确保转换为浮点类型
    v2.Resize((256, 256), antialias=True),
    v2.Normalize(mean=mean, std=std) # 添加归一化步骤
])

# dataset = UBCDataset(transforms=transforms)
# full_dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=10, shuffle=True) # 训练时通常shuffle

2. 处理数据集类别不平衡

当数据集存在类别不平衡时，可以通过为 CrossEntropyLoss 函数提供 weight 参数来解决。这个 weight 参数是一个张量，其中每个元素对应一个类别的权重。通常，我们会给样本数量较少的类别更高的权重，给样本数量较多的类别更低的权重。

实现方法：

1. 计算类别频率： 统计数据集中每个类别的样本数量。
2. 计算类别权重： 一种常见的方法是使用逆频率（Inverse Frequency）或有效样本数（Effective Number of Samples）来计算权重。例如，权重可以与类别频率的倒数成比例。

# 假设我们已经统计了每个类别的样本数量
# 这是一个示例，实际应用中需要从数据集中获取真实的类别计数
# 假设有5个类别，类别2的样本数量最多
n_categories = 5
# 示例：假设实际数据集中各类别样本数量
# 类别0: 100, 类别1: 150, 类别2: 500, 类别3: 120, 类别4: 80
class_counts = torch.tensor([100, 150, 500, 120, 80], dtype=torch.float32)

# 计算类别权重
# 一种常用的方法是：weight_i = total_samples / (n_categories * class_count_i)
# 或者更简单的逆频率：weight_i = 1.0 / class_count_i，然后归一化
# 这里使用 inverse frequency 并归一化，使得权重总和为类别数
class_weights = 1.0 / class_counts
class_weights = class_weights / class_weights.sum() * n_categories # 归一化以保持尺度

# 将权重传递给CrossEntropyLoss
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss(weight=class_weights)

# 注意：如果模型在GPU上训练，class_weights也需要移动到GPU
# if torch.cuda.is_available():
#     class_weights = class_weights.to('cuda')
#     loss_fn = nn.CrossEntropyLoss(weight=class_weights)

综合代码示例与训练循环改进

结合上述解决方案，以下是修正后的模型、数据加载、损失函数和训练循环的关键部分。

# 定义CNN模型（与原问题中的模型相同）
class CNN(nn.Module):
    def __init__(self, n_layers=3, n_categories=5):
        super(CNN, self).__init__()
        # n_layers在这里通常指输入通道数，对于RGB图像是3
        self.conv1 = nn.Conv2d(n_layers, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.conv3 = nn.Conv2d(16, 16, 5) # 增加一个卷积层

        # 重新计算全连接层输入维度
        # 假设输入256x256，经过三次MaxPool2d(2,2)
        # 256 -> 128 (pool1) -> 64 (pool2) -> 32 (pool3)
        # 卷积核大小5x5，每次卷积会减小图像尺寸 (5-1) = 4像素
        # conv1: (256-4) = 252 -> pool1: 126
        # conv2: (126-4) = 122 -> pool2: 61
        # conv3: (61-4) = 57 -> pool3: 28 (如果conv3的输出是57x57，maxpool2x2会变成28x28)
        # 原始问题中是28*28，这里保持一致
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 28 * 28, 200) # 修正为28*28
        self.fc2 = nn.Linear(200, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, n_categories)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))        
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv3(x)))
        # 展平操作
        x = x.view(-1, 16 * 28 * 28) # 确保这里的维度与fc1输入匹配
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x) # 最后一层通常不加激活函数，因为CrossEntropyLoss内部会处理
        return x

# 实例化模型
model = CNN(n_layers=3, n_categories=5) # n_layers应为输入图像通道数，RGB是3

# 优化器
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 假设UBCDataset和full_dataloader已经定义并包含上述更新的transforms
# 训练循环
# batches = iter(full_dataloader) # 通常不手动迭代，而是直接在for循环中使用dataloader

# 模拟数据集和数据加载器，以便代码可运行
class MockUBCDataset(Dataset):
    def __init__(self, transforms=None, num_samples=1000, n_categories=5):
        self.transforms = transforms
        self.num_samples = num_samples
        self.n_categories = n_categories
        # 模拟类别不平衡数据
        self.labels = torch.cat([
            torch.full((int(num_samples * 0.1),), 0), # 10% class 0
            torch.full((int(num_samples * 0.15),), 1), # 15% class 1
            torch.full((int(num_samples * 0.5),), 2),  # 50% class 2
            torch.full((int(num_samples * 0.12),), 3), # 12% class 3
            torch.full((int(num_samples * 0.13),), 4)  # 13% class 4
        ]).long()
        # 确保总样本数一致
        self.labels = self.labels[:num_samples]

    def __len__(self):
        return self.num_samples

    def __getitem__(self, idx):
        # 模拟255x255 RGB图像
        image = torch.rand(3, 255, 255) * 255 # 模拟0-255范围的原始图像
        label = self.labels[idx]
        if self.transforms:
            image = self.transforms(image)
        return image, label

dataset = MockUBCDataset(transforms=transforms, num_samples=1000, n_categories=5)
full_dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=10, shuffle=True) # 训练时通常shuffle

# 重新计算类别权重（基于模拟数据集）
# 统计模拟数据集中的真实类别分布
actual_class_counts = torch.zeros(n_categories, dtype=torch.float32)
for label in dataset.labels:
    actual_class_counts[label] += 1

class_weights = 1.0 / actual_class_counts
class_weights = class_weights / class_weights.sum() * n_categories

# 损失函数（使用加权交叉熵）
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss(weight=class_weights)

# 将模型和权重移动到GPU（如果可用）
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)
loss_fn.to(device) # 权重也需要移动到设备上

print("LABELS                                 OUTPUT                                 CORRECT   LOSS")
num_epochs = 5 # 示例训练5个epoch
for epoch in range(num_epochs):
    print(f"\n--- Epoch {epoch+1}/{num_epochs} ---")
    model.train() # 设置模型为训练模式
    for batch_idx, (X, y) in enumerate(full_dataloader):   
        X, y = X.to(device), y.to(device) # 将数据移动到设备上

        optimizer.zero_grad() # 在每次迭代开始时清零梯度

        pred = model(X)
        loss = loss_fn(pred, y)

        loss.backward()
        optimizer.step()

        if batch_idx % 50 == 0: # 每50个batch打印一次
            predicted_labels = pred.argmax(1)
            correct_predictions = (y == predicted_labels).sum().item()
            print(f"Batch {batch_idx}: {y.cpu()} {predicted_labels.cpu()} {correct_predictions} / {len(y)} {loss.item():.4f}")

    # 在每个epoch结束时可以进行验证或评估
    # model.eval()
    # with torch.no_grad():
    #     # ... 评估逻辑 ...

注意事项与最佳实践

• 计算准确的均值和标准差： 尽管可以使用ImageNet的统计数据，但为了最佳性能，建议根据您自己的训练数据集计算精确的均值和标准差。这可以通过遍历数据集一次来完成。
• 学习率调整： 在解决了数据归一化和类别不平衡问题后，如果模型仍然收敛缓慢或不稳定，可以尝试调整学习率（lr）或使用学习率调度器（Learning Rate Scheduler）。
• 优化器选择： 对于图像分类任务，Adam优化器通常表现良好，可以尝试替代SGD。
• 监控指标： 除了损失函数，还应监控模型的准确率（尤其是每个类别的准确率、精确率、召回率和F1分数），以全面评估模型性能。这有助于发现模型是否在某个特定类别上表现不佳。
• 数据增强： 除了基本的转换，还可以考虑使用更多的数据增强技术（如随机裁剪、翻转、旋转等）来增加训练数据的多样性，进一步提升模型的泛化能力。
• 模型架构： 确保CNN的架构适合您的任务和图像尺寸。在全连接层之前，卷积层的输出尺寸需要与 fc1 的输入维度精确匹配。在代码中，16 * 28 * 28 是一个关键的维度，需要通过计算确保它与卷积和池化操作后的实际输出尺寸一致。

总结

当PyTorch CNN模型在训练过程中输出单一类别时，这通常是数据预处理不当和/或数据集类别不平衡的信号。通过对输入图像进行适当的归一化处理，并利用加权交叉熵损失函数来处理类别不平衡问题，可以显著改善模型的训练行为，使其能够学习到更丰富、更多样化的特征，从而提高分类的准确性和鲁棒性。这些基础但关键的步骤是构建高性能深度学习模型的基石。

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