ResNet18模型集成技巧：多个模型效果提升3%的秘诀-育师

ResNet18模型集成技巧：多个模型效果提升3%的秘诀

1. 为什么模型集成能提升比赛成绩

在各类AI竞赛中，模型集成（Model Ensemble）是高手们常用的"秘密武器"。简单来说，就像考试时把多个学霸的答案综合起来取平均值，往往比单独一个学霸的答案更准确。

ResNet18作为经典的图像分类模型，单个模型可能在某些数据集上表现平平。但通过集成多个不同训练策略的ResNet18，实测能让准确率提升2-3%，这在竞赛排行榜上可能就是几十名的差距。常见的集成方法包括：

投票法：多个模型对同一张图片分类，选择得票最多的类别
平均法：取多个模型输出概率的平均值作为最终结果
堆叠法：用多个模型的输出作为新特征，训练一个元模型

2. 本地跑多个模型的显存困境

很多选手在尝试模型集成时，第一个遇到的难题就是显存不足。以ResNet18为例：

import torch model = torch.hub.load('pytorch/vision', 'resnet18', pretrained=True) model.cuda() # 将模型放到GPU上 print(torch.cuda.memory_allocated() / 1024**2) # 打印显存占用(MB)

单个ResNet18在PyTorch中就需要约1.5GB显存。如果想同时加载5个不同版本的ResNet18进行集成，显存需求就飙升到7.5GB，这已经超过了大多数消费级显卡的容量（如RTX 3060的12GB显存还要留给数据和中间结果）。

3. 云端GPU的解决方案

针对这个问题，最实用的方案是使用云端GPU资源。这里推荐CSDN星图镜像广场提供的PyTorch预置环境，已经配置好CUDA和常用库，开箱即用：

选择合适配置：建议选择16GB以上显存的GPU实例（如NVIDIA T4或A10）
一键部署镜像：搜索"PyTorch+CUDA"基础镜像
多进程并行：可以同时运行多个模型而不互相干扰

# 示例：在同一个GPU上并行运行两个模型 python model1.py & # 后台运行第一个模型 python model2.py # 前台运行第二个模型

4. 三种实用的ResNet18集成方法

4.1 不同初始化权重的集成

这是最简单的集成方式，通过不同的随机种子训练多个ResNet18：

# 设置不同随机种子 seeds = [42, 123, 999] models = [] for seed in seeds: torch.manual_seed(seed) model = resnet18(pretrained=False) # 训练代码... models.append(model)

4.2 不同数据增强的集成

给每个模型使用不同的数据增强策略：

from torchvision import transforms # 模型1使用常规增强 transform1 = transforms.Compose([ transforms.RandomResizedCrop(224), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor() ]) # 模型2使用更强的颜色扰动 transform2 = transforms.Compose([ transforms.RandomResizedCrop(224), transforms.ColorJitter(brightness=0.5, contrast=0.5, saturation=0.5), transforms.ToTensor() ])

4.3 不同训练策略的集成

调整学习率、优化器等超参数训练多样化模型：

optimizers = [ torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9), torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001), torch.optim.RMSprop(model.parameters(), lr=0.005) ]

5. 集成预测的代码实现

当多个模型训练完成后，可以这样进行集成预测：

def ensemble_predict(models, dataloader): all_preds = [] for model in models: model.eval() preds = [] with torch.no_grad(): for inputs, _ in dataloader: outputs = model(inputs.cuda()) preds.append(outputs.softmax(dim=1)) all_preds.append(torch.cat(preds)) # 取多个模型预测的平均值 avg_preds = torch.mean(torch.stack(all_preds), dim=0) return avg_preds.argmax(dim=1)

6. 实战中的常见问题与优化

6.1 显存不足的替代方案

如果实在无法获得大显存GPU，可以考虑：

时间换空间：逐个模型预测，最后汇总结果
梯度累积：在训练时模拟更大的batch size
模型蒸馏：将多个模型的知识压缩到一个模型中

6.2 集成模型的权重分配

不是所有模型都应该平等对待。可以通过验证集表现给不同模型分配权重：

# 假设三个模型在验证集的准确率分别是92%, 93%, 91% weights = torch.tensor([0.92, 0.93, 0.91]).cuda() weighted_preds = (torch.stack(all_preds) * weights.view(-1,1,1)).sum(dim=0)