pytorch/examples

Low training accuracy using pre-trained model

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#889 aperta il 4 mar 2021

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Descrizione

Hello, I am trying to evaluate a pre-trained mobilenetv2 model from torchvision on the ImageNet training dataset using this script. To do so, I modify lines 235-237 to perform validation on the train loader instead of the val loader:

    if args.evaluate:
        validate(train_loader, model, criterion, args)
        return

Everything else is left untouched. The command I use to run is: python imagenet_train_example.py -a mobilenet_v2 -j 16 -b 1024 -e --pretrained /data/ImageNet However, the results are lower than expected: Acc@1 2.926 Acc@5 15.079 Loss 11.795791

Guida contributor

Direzione di ricerca
Il problema si trova in imagenet train example.py, righe 235-237, dove l'utente ha modificato lo script per valutare sul set di addestramento invece che sul set di validazione. La bassa accuratezza suggerisce una mancata corrispondenza tra la pre elaborazione dell'addestramento (incluso l'aumento dei dati) e l'input previsto per il modello pre addestrato. Indagare le trasformazioni dei dati per il caricatore di addestramento (che tipicamente includono ritagli casuali e ribaltamenti orizzontali) rispetto al caricatore di validazione (solo ritaglio centrale). La correzione probabilmente comporta l'uso del caricatore di validazione per la valutazione, o l'applicazione di trasformazioni in stile validazione se si valuta sul set di addestramento. Nessuna PR o commento collegato fornisce ulteriori indicazioni.
Tech stack
pythonpytorch
Dominio
machine learning
Tipo issue
Bug
DifficoltàQuanto dovrebbe essere impegnativa per un nuovo contributor.
2
Tempo stimatoTempo stimato per completare e verificare uno scope piccolo.
1-3 ore
Stato attivitàQuanto è probabile che la issue sia ancora attiva e reviewable.
Attiva
ChiarezzaQuanto chiaramente la issue descrive problema, scope e risultato atteso.
Richiede indagine
Prerequisiti
PythonPyTorch
Adatta ai principiantiQuanto la issue è adatta a contributor alla prima esperienza.
60