Vision Transformer (ViT) 图像分类总结
概述
使用Vision Transformer (ViT)模型进行图像分类任务。以下是主要内容和注意点：
1. 数据准备
- 数据集：使用ImageNet数据集。
- 数据处理：包括图像的读取、归一化、数据增强等步骤。
2. ViT模型介绍
- ViT模型结构：
- Patch Embedding：将输入图像切分为固定大小的patches，并通过线性变换映射到高维空间。
- Class Token：为每个输入图像添加一个特殊的分类标记。
- 位置嵌入 (Positional Embedding)：加入位置信息，以保持输入图像的空间结构。
- Transformer Encoder：由多层Multi-Head Attention和Feed Forward Neural Network组成，进行特征提取和信息融合。
- 分类头 (Classification Head)：通过全连接层实现最终分类。
3. 模型训练与推理
- 损失函数和优化器：设定损失函数（如交叉熵损失）和优化器（如Adam）。
- 回调函数：用于监控训练过程中的指标，如loss和accuracy。
- 训练过程：调整epoch_size，观察每个epoch的step信息，监控训练损失和时间等指标。
- 推理过程：使用训练好的模型对新图像进行预测，输出分类结果。
4. 实验结果
- 训练结果：展示训练过程中loss和accuracy的变化情况。
- 推理结果：展示推理图像的预测结果，与期望结果进行对比验证模型准确性。
5. 总结
- 关键概念：Multi-Head Attention, Transformer Encoder, Positional Embedding等。
注意点
- 数据处理：确保输入数据的格式和预处理步骤正确，以便模型能够正常训练和推理。
- 模型超参数：根据具体任务和数据集调整模型的超参数，如patch size, embed_dim, num_heads, num_layers等。
- 训练资源：ViT模型训练需要大量计算资源和时间
- 调试和监控：使用回调函数和日志记录工具监控训练过程中的各项指标，及时调整参数和模型结构。
