config.md

模型微调

MindFace套件支持用户加载配置文件中进行设置加载预训练的模型权重，在自身任务上进行微调(finetune).

调整配置文件

MindFace套件模型微调的示例如下所示， 我们在config文件夹中通过yaml文件配置各项微调训练参数

# Contex
device_memory_capacity: 2147483648.0                    # 设备内存容量(Ascend平台) 
costmodel_gamma: 0.001                                  # strategy-searching算法参数gamma
costmodel_beta: 280.0                                   # strategy-searching算法参数beta

# Dataset
"data_dir": '/cache/data',
"top_dir_name": "faces_emore_train",                    #数据集路径（此路径下的数据集需按照规定格式组织）
num_classes: 85742                                      # 类别总数

# Model
backbone: 'iresnet50'                                   # 骨干网络 （'mobilefacenet', 'iresnet50', 'iresnet100', 'vit-t' 等）
method: "arcface"                                       # 损失函数类型
num_features: 512                                       # 提取出的图像特征维数
loss_scale_type: "fixed",                               # loss scale 类型
loss_scale: 8.0,                                        # loss放大倍数
amp_level: "O2",                                        # 训练精度类型

# Train parameters
epochs: 10                                              # 训练轮数
batch_size: 256                                         # 每批图像数量
schedule: [4, 6, 8]                                     # 学习率衰减节点
gamma: 0.1                                              # 学习率衰减比例
optimizer: "adamw"                                      # 优化器
learning_rate: 0.0001                                   # 学习率
weight_decay: 0.025                                     # 优化器参数：权重衰减
filter_bias_and_bn: True
use_nesterov: False


# Checkpoint
save_checkpoint_steps: 60                               # 每次模型保存间隔的step数
keep_checkpoint_max: 20                                 # 最多保存模型的数量
train_url: '.'                                          # 模型保存位置
resume: False                                           # 加载模型路径