LinearClsHead 結構與優化
一、LinearClsHead 核心結構
在 MMPretrain 中，LinearClsHead 是一個簡潔高效的分類頭，其核心結構如下：
class LinearClsHead(BaseModule):def __init__(self,num_classes, # 類別數量in_channels, # 輸入特征維度loss=dict(type='CrossEntropyLoss'), # 損失函數topk=(1, ), # 評估指標init_cfg=None): # 初始化配置
計算流程：
- 輸入特征
x(形狀:[batch_size, in_channels]) - 通過全連接層：
fc(x)→ 輸出[batch_size, num_classes] - 計算交叉熵損失：
loss = CrossEntropyLoss(pred, target) - 驗證時計算 top-k 準確率
二、關鍵優化點與實現方案
1. 增強特征表示能力
優化方案：添加歸一化層和激活函數
head=dict(type='LinearClsHead',num_classes=1000,in_channels=2048,# 添加特征增強層norm=True, # 啟用BatchNormact='relu', # 添加ReLU激活dropout_rate=0.5, # 添加Dropouttopk=(1, 5)
)
2. 多層感知機 (MLP) 結構
優化方案：增加隱藏層提升非線性能力
head=dict(type='LinearClsHead',num_classes=1000,in_channels=2048,# 添加隱藏層hidden_dim=1024, # 新增隱藏層維度num_layers=2, # 包含1個隱藏層+輸出層norm=True,act='gelu', # 使用GELU激活topk=(1, 5)
)
3. 損失函數優化
優化方案：組合多種損失函數
head=dict(type='LinearClsHead',num_classes=1000,in_channels=2048,# 組合損失函數loss=[dict(type='CrossEntropyLoss', loss_weight=1.0),dict(type='LabelSmoothLoss', label_smooth_val=0.1, loss_weight=0.5),dict(type='CenterLoss', num_classes=1000, loss_weight=0.3)],topk=(1, 5)
)
4. 特征歸一化優化
優化方案：使用溫度縮放和權重歸一化
head=dict(type='LinearClsHead',num_classes=1000,in_channels=2048,# 特征歸一化技術temperature=0.07, # Softmax溫度縮放weight_norm=True, # 權重向量歸一化feature_norm=True, # 輸入特征歸一化topk=(1, 5)
)
三、高級優化方案
1. 動態分類頭 (適應長尾分布)
# 自定義分類頭
@CLASSIFIERS.register_module()
class DynamicLinearHead(LinearClsHead):def __init__(self, class_freq, tau=0.5, **kwargs):super().__init__(**kwargs)# 根據類別頻率調整分類權重weights = torch.pow(1 / class_freq, tau)self.fc.bias.data = -torch.log(weights)
2. 知識蒸餾兼容
head=dict(type='DistillLinearClsHead', # 擴展的分類頭num_classes=1000,in_channels=2048,teacher_model=dict(type='ResNet50'), # 教師模型distill_weight=0.7, # 蒸餾損失權重topk=(1, 5)
)
3. 自適應特征融合
class FusionLinearHead(LinearClsHead):def forward(self, x):# 多層級特征融合low_feat = x[0] # 淺層特征high_feat = x[1] # 深層特征fused = low_feat * self.gate(high_feat) + high_featreturn self.fc(fused)
四、優化選擇建議
| 任務特性 | 推薦優化方案 | 預期收益 |
|---|---|---|
| 小樣本分類 | 特征歸一化 + 標簽平滑 | 提升泛化能力，防止過擬合 |
| 長尾數據分布 | 動態分類頭 + Focal Loss | 改善尾部類別識別 |
| 細粒度分類 | 多層MLP + 高階特征融合 | 增強特征判別性 |
| 模型輕量化 | 通道縮減 + 權重量化 | 減少計算量，保持精度 |
| 模型蒸餾 | 知識蒸餾兼容頭 | 提升小模型性能 |
| 域適應任務 | 對抗訓練 + 特征解耦 | 提升跨域泛化能力 |
五、完整優化配置示例
model = dict(backbone=dict(type='ResNet50'),neck=dict(type='GlobalAveragePooling'),head=dict(type='DynamicLinearHead',num_classes=1000,in_channels=2048,# 結構優化hidden_dim=1024,num_layers=2,dropout_rate=0.3,# 特征優化feature_norm=True,temperature=0.05,# 損失函數優化loss=[dict(type='FocalLoss', gamma=2.0, weight=0.7),dict(type='CenterLoss', weight=0.3)],# 長尾優化class_freq=[...], # 傳入類別頻率tau=0.7,# 評估指標topk=(1, 3, 5))
)
通過以上優化策略，可顯著提升 LinearClsHead 在以下方面的性能：
- 特征判別性：增強類間分離度和類內緊湊性
- 模型魯棒性：改善對噪聲數據和分布偏移的適應能力
- 收斂速度：通過合理的初始化加速訓練收斂
- 泛化能力：在未見數據上表現更穩定
- 計算效率：平衡精度與推理速度的需求
