VggNet训练cifar-10数据集_cifar10 vgg

一开始实现了vgg网络使用Adam优化器设置的学习率0.1，测试的loss毫无变化，原因是学习率learning rate太搞了后来设置成0.005，并且使用xavier_normal初始化卷积层和全连接层的参数，loss才开始慢慢下降，但是精度达到0.71就开始overfitting了。

def initial(layer):
    if isinstance(layer, nn.Linear) or isinstance(layer, nn.Conv2d):
        nn.init.xavier_normal_(layer.weight.data)
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之后改变优化器使用SGD

optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr,
                             momentum=0.9, weight_decay=0.0005)
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同时在这里采用学习率下降的策略，全部训练数据集大概每迭代5轮就进行一次学习的衰退。
这里迭代了26轮就结束，训练的loss，测试的loss和测试精度如下图所示。


可以看到在第8个epoch， 测试loss开始上升，但是训练loss还在不断下降，大概率是过拟合，但是奇怪的测试精度在不断的上升。这里可以看见每次学习率下降时，测试精度会有小幅度提升，调小学习率可以改善过拟合，可以看见在25轮后学习下降了，26轮后的测试精度又开始小幅度上升，大概可以上升到0.77。
所以在我试着把学习率下降频率调高，每隔2个epoch就下降0.1，并且vggnent的全连接层通道太大、参数过多，非常容易过拟合，这里我们把全连接层后的dropout参数改为0.4。结果不太好，大概原因是vgg的全连接层太大了，非常容易过拟合，接下来使用resnet看看。