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Implementation of Conv-based and Vit-based networks designed for CIFAR.

A PyTorch Implementation of CIFAR Tricks

CIFAR10数据集上CNN模型、Transformer模型以及Tricks，数据增强，正则化方法等，并进行了实现。欢迎提issue或者进行PR。

0. Requirements

• Python 3.6+
• torch=1.8.0+cu111
• torchvision+0.9.0+cu111
• tqdm=4.26.0
• PyYAML=6.0
• einops
• torchsummary

1. Implements

1.0 Models

vision Transformer:

Model	GPU Mem	Top1:train	Top1:val	weight:M
vision_transformer	2869M	68.96	69.02	47.6
mobilevit_s	2009M	98.83	92.50	19.2
mobilevit_xs	1681M	98.22	91.77	7.78
mobilevit_xxs	1175M	96.40	90.17	4.0
coatnet_0	1433M	99.94	90.15	64.9
coatnet_1	2089M	99.97	90.09	123
coatnet_2	2405M	99.99	90.86	208
cvt	2593M	94.64	84.74	75
swin_t	3927M	93.24	86.09	104
swin_s	6707M	90.27	83.68	184

1.1 Tricks

• Warmup
• Cosine LR Decay
• SAM
• Label Smooth
• KD
• Adabound
• Xavier Kaiming init
• lr finder

1.2 Augmentation

• Auto Augmentation
• Cutout
• Mixup
• RICAP
• Random Erase
• ShakeDrop

2. Training

2.1 CIFAR-10训练示例

WideResNet28-10 baseline on CIFAR-10:

python train.py --dataset cifar10

WideResNet28-10 +RICAP on CIFAR-10:

python train.py --dataset cifar10 --ricap True

WideResNet28-10 +Random Erasing on CIFAR-10:

python train.py --dataset cifar10 --random-erase True

WideResNet28-10 +Mixup on CIFAR-10:

python train.py --dataset cifar10 --mixup True

更多脚本可以参考 scripts/run.sh

3. Results

3.1 原pytorch-ricap的结果

Model	Error rate	Loss	Error rate (paper)
WideResNet28-10 baseline	3.82（96.18）	0.158	3.89
WideResNet28-10 +RICAP	2.82（97.18）	0.141	2.85
WideResNet28-10 +Random Erasing	3.18（96.82）	0.114	4.65
WideResNet28-10 +Mixup	3.02（96.98）	0.158	3.02

3.2 Reimplementation结果

Model	Error rate	Loss	Error rate (paper)
WideResNet28-10 baseline	3.78（96.22）		3.89
WideResNet28-10 +RICAP	2.81（97.19）		2.85
WideResNet28-10 +Random Erasing	3.03（96.97）	0.113	4.65
WideResNet28-10 +Mixup	2.93（97.07）	0.158	3.02

3.3 Half data快速训练验证各网络结构

reimplementation models(no augmentation, half data，epoch200，bs128)

Model	Error rate	Loss
lenet(cpu爆炸)	（70.76）
wideresnet	3.78（96.22）
resnet20	（89.72）
senet	（92.34）
resnet18	（92.08）
resnet34	（92.48）
resnet50	（91.72）
regnet	（92.58）
nasnet	out of mem
shake_resnet26_2x32d	（93.06）
shake_resnet26_2x64d	（94.14）
densenet	（92.06）
dla	（92.58）
googlenet	（91.90）	0.2675
efficientnetb0(利用率低且慢)	（86.82）	0.5024
mobilenet(利用率低)	（89.18）
mobilenetv2	（91.06）
pnasnet	（90.44）
preact_resnet	（90.76）
resnext	（92.30）
vgg(cpugpu利用率都高)	（88.38）
inceptionv3	（91.84）
inceptionv4	（91.10）
inception_resnet_v2	（83.46）
rir	（92.34）	0.3932
squeezenet(CPU利用率高)	（89.16）	0.4311
stochastic_depth_resnet18	（90.22）
xception
dpn	（92.06）	0.3002
ge_resnext29_8x64d	（93.86）	巨慢

3.4 测试cpu gpu影响

TEST: scale/kernel ToyNet

修改网络的卷积层深度，并进行训练，可以得到以下结论：

结论：lenet这种卷积量比较少，只有两层的，cpu利用率高，gpu利用率低。在这个基础上增加深度，用vgg那种直筒方式增加深度，发现深度越深，cpu利用率越低，gpu利用率越高。

修改训练过程的batch size，可以得到以下结论：

结论：bs会影响收敛效果。

3.5 StepLR优化下测试cutout和mixup

architecture	epoch	cutout	mixup	C10 test acc (%)
shake_resnet26_2x64d	200			96.33
shake_resnet26_2x64d	200	√		96.99
shake_resnet26_2x64d	200		√	96.60
shake_resnet26_2x64d	200	√	√	96.46

3.6 测试SAM,ASAM,Cosine,LabelSmooth

architecture	epoch	SAM	ASAM	Cosine LR Decay	LabelSmooth	C10 test acc (%)
shake_resnet26_2x64d	200	√				96.51
shake_resnet26_2x64d	200		√			96.80
shake_resnet26_2x64d	200			√		96.61
shake_resnet26_2x64d	200				√	96.57

PS:其他库在加长训练过程（epoch=1800）情况下可以实现 shake_resnet26_2x64d achieved 97.71% test accuracy with cutout and mixup!!

3.7 测试cosine lr + shake

architecture	epoch	cutout	mixup	C10 test acc (%)
shake_resnet26_2x64d	300			96.66
shake_resnet26_2x64d	300	√		97.21
shake_resnet26_2x64d	300		√	96.90
shake_resnet26_2x64d	300	√	√	96.73

1800 epoch CIFAR ZOO中结果，由于耗时过久，未进行复现。

architecture	epoch	cutout	mixup	C10 test acc (%)
shake_resnet26_2x64d	1800			96.94（cifar zoo）
shake_resnet26_2x64d	1800	√		97.20（cifar zoo）
shake_resnet26_2x64d	1800		√	97.42（cifar zoo）
shake_resnet26_2x64d	1800	√	√	97.71（cifar zoo）

3.8 Divide and Co-training方案研究

• lr:
  • warmup (20 epoch)
  • cosine lr decay
  • lr=0.1
  • total epoch(300 epoch)
• bs=128
• aug:
  • Random Crop and resize
  • Random left-right flipping
  • AutoAugment
  • Normalization
  • Random Erasing
  • Mixup
• weight decay=5e-4 (bias and bn undecayed)
• kaiming weight init
• optimizer: nesterov

复现：((v100:gpu1) 4min*300/60=20h) top1: 97.59% 本项目目前最高值。

python train.py --model 'pyramidnet272' \
                --name 'divide-co-train' \
                --autoaugmentation True \
                --random-erase True \
                --mixup True \
                --epochs 300 \
                --sched 'warmcosine' \
                --optims 'nesterov' \
                --bs 128 \
                --root '/home/dpj/project/data'

3.9 测试多种数据增强

architecture	epoch	cutout	mixup	autoaugment	random-erase	C10 test acc (%)
shake_resnet26_2x64d	200					96.42
shake_resnet26_2x64d	200	√				96.49
shake_resnet26_2x64d	200		√			96.17
shake_resnet26_2x64d	200			√		96.25
shake_resnet26_2x64d	200				√	96.20
shake_resnet26_2x64d	200	√	√			95.82
shake_resnet26_2x64d	200	√		√		96.02
shake_resnet26_2x64d	200	√			√	96.00
shake_resnet26_2x64d	200		√	√		95.83
shake_resnet26_2x64d	200		√		√	95.89
shake_resnet26_2x64d	200			√	√	96.25

python train.py --model 'shake_resnet26_2x64d' --name 'ss64_orgin' --bs 64
python train.py --model 'shake_resnet26_2x64d' --name 'ss64_c' --cutout True --bs 64
python train.py --model 'shake_resnet26_2x64d' --name 'ss64_m' --mixup True --bs 64
python train.py --model 'shake_resnet26_2x64d' --name 'ss64_a' --autoaugmentation True  --bs 64
python train.py --model 'shake_resnet26_2x64d' --name 'ss64_r' --random-erase True  --bs 64
python train.py --model 'shake_resnet26_2x64d' --name 'ss64_cm'  --cutout True --mixup True --bs 64
python train.py --model 'shake_resnet26_2x64d' --name 'ss64_ca' --cutout True --autoaugmentation True --bs 64
python train.py --model 'shake_resnet26_2x64d' --name 'ss64_cr' --cutout True --random-erase True --bs 64
python train.py --model 'shake_resnet26_2x64d' --name 'ss64_ma' --mixup True --autoaugmentation True --bs 64
python train.py --model 'shake_resnet26_2x64d' --name 'ss64_mr' --mixup True --random-erase True --bs 64
python train.py --model 'shake_resnet26_2x64d' --name 'ss64_ar' --autoaugmentation True --random-erase True  --bs 64

3.10 测试注意力机制

Model	Top1:train	Top1:val	weight:M
spp_d11_pN	100	86.79	7.36
spp_d11_pA	100	85.83	7.36
spp_d11_pB	100	85.66	7.36
spp_d11_pC	100	85.56	7.36
spp_d11_pD	100	85.73	7.36
spp_d20_pN	100	90.59	13.4
spp_d20_pA	100	89.96	13.4
spp_d20_pB	100	89.26	13.4
spp_d20_pC	100	89.69	13.4
spp_d20_pD	100	89.93	13.4
spp_d29_pN	99.99	89.56	19.4
spp_d29_pA	100	90.13	19.4
spp_d29_pB	100	90.16	19.4
spp_d29_pC	100	90.09	19.4
spp_d29_pD	100	90.06	19.4

4. Reference

[1] https://github.com/BIGBALLON/CIFAR-ZOO

[2] https://github.com/pprp/MutableNAS

[3] https://github.com/clovaai/CutMix-PyTorch

[4] https://github.com/4uiiurz1/pytorch-ricap

[5] https://github.com/NUDTNASLab/pytorch-image-models

[6] https://github.com/facebookresearch/LaMCTS

[7] https://github.com/Alibaba-MIIL/ImageNet21K

[8] https://myrtle.ai/learn/how-to-train-your-resnet/