求解器参数 'test_iter' 在测试阶段更改标签值

solver parameter 'test_iter' changes label values during test phase

我正在使用 Caffe 框架构建和研究卷积神经网络。

我偶然发现了(我认为是)一个错误。 (我已经在 Github 上报告过了。)

问题所在: 在测试阶段,标签值会根据 test_iter 参数的值(在求解器 .prototxt 中定义)而改变文件)。


我正在使用 10240 张图像来训练和测试网络。每个图像有 38 个标签,每个标签可以有两个(0 或 1)值。我正在使用 HDF5 文件格式将我的图像数据和标签导入 Caffe;每个文件存储 1024 张图像及其各自的标签。 (我检查了 HDF5 文件,那里的一切都是正确的。)

我使用 9216(= 9 个文件)图像进行训练,使用 1024(= 1 个文件)图像进行测试。我的 Nvidia 540M 显卡只有 1GB 内存,这意味着我必须批量处理(通常每批处理 32 或 64 张图像)。

我正在使用以下网络重现问题:

# in file "BugTest.prototxt"
name: "BugTest"
layer {
    name: "data"
    type: "HDF5Data"
    top: "data"
    top: "label"
    hdf5_data_param {
        source: "./convset_hdf5_train.txt"
        batch_size: 32
    }
    include {
        phase: TRAIN
    }
}
layer {
    name: "data"
    type: "HDF5Data"
    top: "data"
    top: "label"
    hdf5_data_param {
        source: "./convset_hdf5_test.txt"
        batch_size: 32
    }
    include {
        phase: TEST
    }
}
layer {
    name: "silence"
    type: "Silence"
    bottom: "data"
}

这个网络只是输出所有的标签值。我正在为该网络使用以下求解器:(大部分是从我的真实网络复制的。)

# In file "BugTest_solver.prototxt"
net: "BugTest.prototxt"
test_iter: 32
test_interval: 200
base_lr: 0.0001
momentum: 0.90
weight_decay: 0.0005
lr_policy: "inv"
gamma: 0.0001
power: 0.75
display: 100
max_iter: 10000
snapshot: 5000
snapshot_prefix: "./bt"
solver_mode: GPU

通过改变batch_sizetest_iter参数得到以下结果。根据 this 教程,batch_size 的测试数据和 test_iter 的求解器应该平衡以确保在测试期间使用所有测试样本。就我而言,我会确保 batch_size * test_iter = 1024.

这些是我更改值时的结果:
batch_size = 1024, test_iter = 1: 一切都好
batch_size = 512, test_iter = 2:“1”的标签更改为“0.50”。
batch_size = 256, test_iter = 4:“1”的标签更改为“0.50”或“0.25”
batch_size = 128, test_iter = 8:“1”的标签更改为“0.50”或“0.25”或“0.125”
[...]: 模式继续。


在测试过程中发生了什么影响标签的值?我只是简单地解释 batch_sizetest_iter 的使用是错误的,还是我还漏掉了什么吗?

输出日志中显示的结果是迭代的平均值,因此如果您有 2 次迭代标签,其中一个标签的平均值为 0.5。

因此,如果批量大小为 1024,则显示 1024 个输出,一切正常。当批量大小为 512 时,您只显示 512 个输出,每个输出是两个标签的 平均值 ,第 i 个和第 i+512 个标签,大多数机会标签不在里面。

为了验证这一点,您可以安排您的测试数据,使标签 1 放置在偶数位置,因此当更改 batch_size 时,标签 1 仍然重合,您应该准确地得到输出 1。