PaddleClas中SwinTransformer模型训练问题分析与解决方案

问题背景

在使用PaddleClas项目训练SwinTransformer_base模型时，开发者遇到了一个典型的问题：模型训练过程中损失值(loss)不降反升。具体表现为训练开始时loss约为2.6，随后持续上升，最终稳定在3.4-3.6之间，模型无法正常收敛。

问题现象分析

从训练日志中可以观察到几个关键现象：

1. 训练初期loss值约为2.6（接近随机猜测水平）
2. 随着训练进行，loss值持续上升至3.4-3.6区间
3. 学习率调度正常，但模型性能未见改善
4. 该问题在不同硬件环境（8卡A100和4卡A10）下均复现

可能原因分析

1. 学习率设置不当

SwinTransformer作为视觉Transformer模型，对学习率非常敏感。原始配置可能针对较大batch size优化，而开发者将batch size从默认值减半后，未相应调整学习率。

2. 混合精度训练问题

开发者可能启用了AMP O1混合精度训练，但未正确配置相关参数。混合精度训练需要特别注意梯度缩放和损失缩放。

3. 数据预处理不一致

虽然使用了ImageNet数据集，但数据预处理流程（如归一化参数、数据增强策略）可能与模型预期不一致。

4. 权重初始化问题

未正确加载预训练权重或初始化策略不当，导致模型难以从随机初始化状态开始学习。

解决方案

1. 调整学习率与batch size关系

当batch size减半时，学习率也应相应调整。建议采用线性缩放规则：

• 原始batch size为128，学习率为0.001
• 调整为batch size 64后，学习率应设为0.0005

2. 混合精度训练配置

若使用AMP O1模式，建议：

• 确保使用正确的梯度缩放策略
• 监控梯度值，避免梯度爆炸或消失
• 可尝试暂时关闭混合精度训练，确认是否为精度问题

3. 数据预处理验证

检查数据预处理流程是否与官方配置一致：

• 输入图像尺寸应为224x224
• 均值归一化参数应为[0.485, 0.456, 0.406]
• 标准差归一化参数应为[0.229, 0.224, 0.225]
• 数据增强策略应包括随机裁剪、水平翻转等

4. 权重初始化策略

建议采用以下方法之一：

• 加载官方提供的预训练权重
• 使用更稳定的初始化方法，如Kaiming初始化
• 增加warmup阶段，逐步提高学习率

实施建议

1. 首先尝试仅调整学习率，保持其他参数不变
2. 若无效，逐步检查数据预处理流程
3. 最后考虑调整模型初始化策略
4. 监控训练过程中的梯度变化，确保数值稳定性

总结

SwinTransformer模型训练不收敛通常与超参数配置密切相关。通过系统性地调整学习率、验证数据流程和优化训练策略，大多数情况下可以解决loss不下降的问题。对于视觉Transformer模型，特别注意学习率与batch size的比例关系，以及适当的warmup策略，这对模型收敛至关重要。