💪ResNet皮肤癌分类小技巧📚

导读最近在研究ResNet用于皮肤癌分类的项目时，积累了一些实用的小窍门，特此整理分享给大家！💡首先，数据预处理是关键，记得对图像进行归一化...

最近在研究ResNet用于皮肤癌分类的项目时，积累了一些实用的小窍门，特此整理分享给大家！💡首先，数据预处理是关键，记得对图像进行归一化处理，这能显著提升模型收敛速度。其次，学习率调整很讲究，建议采用动态学习率策略，比如StepLR或Cosine Annealing，能让模型更高效地找到最优解。

此外，在训练过程中加入数据增强技术（如旋转、翻转等），不仅能扩充数据集，还能提高模型的泛化能力。💪同时，尝试使用预训练模型作为起点，再微调特定层，这样可以节省大量时间。最后但同样重要的是，不要忽视验证集的作用，定期检查模型表现，及时调整方向！