pytorch训练的超参数是？

[betterhalfwzm]

非常棒的网络!! 请问Ghostnet有不加se结构在imagenet训练的结果吗？se对精度影响大吗？pytorch训练的超参数是？

[iamhankai]

谢谢肯定。加se是follow MobileNetV3的结构，不加的话top1会有约0.5个点的损失。

pytorch训练的超参可参考https://github.com/megvii-model/ShuffleNet-Series

[pawopawo]

我参考 https://github.com/megvii-model/ShuffleNet-Series 的训练策略，训练出的ghostnet 1.0，精度只有73.04，没有复现出论文的73.9。请问有什么特别需要注意的地方么

[pawopawo]

30000iter ， batch size 1024， lr 0.5， 学习率linear decay，weight decay 4e-5，momentum 0.9， label smooth 0.1。 没有学习率的warm up

[iamhankai]

Try 450000iter, lr0.4, dropout0.15 or dropout0.1

[pawopawo]

Try 450000iter, lr0.4, dropout0.15 or dropout0.1

hi，我尝试改了下训练策略：
把iter改为450000iter， lr0.4，dropout0.15，结果是73.2
把iter改为450000iter， lr0.4，dropout0.2， 结果是73.4
把iter改为450000iter， lr0.4，dropout0.1， 结果是72.7

最好的结果还是跟论文差了0.5。请问还有别的细节吗？weight decay是4e-5吗？

盼望能够得到你的帮助～

[iamhankai]

我们论文的实验是在TF上进行的，pytorch的话有些细节可能需要调整。

我们用了5epochs的warmup和cosine学习率，另外我建议试试weight decay 3e-5，1e-5

[pawopawo]

请问不带SE的训练策略和带SE的策略有什么不同吗？能提供一个预训练模型么？

[pawopawo]

不带SE的ghostnet 1.0，我按照和带SE一样的训练策略，精度是72.7%，会低1.2%

[pawopawo]

求帮助～

[laisimiao]

求帮助～

请问一下ghostnet后面的数字，如1.0, 0.5, 1.3×是什么意思？谢谢

[iamhankai]

请问不带SE的训练策略和带SE的策略有什么不同吗？能提供一个预训练模型么？

不带SE的模型我们没做过多探索。

[iamhankai]

求帮助～

请问一下ghostnet后面的数字，如1.0, 0.5, 1.3×是什么意思？谢谢

神经网络的宽度，论文里面的 $\alpha$