#斯坦福高效图像训练法#给图像加个大过滤器——让图像的第一层训练更加“均匀”，即可帮助模型更高效地学习？众所周知，视觉模型学习图像特征时，模型第一层通常会根据图像的像素值来进行训练。该过程有个问题：图像亮度很高的部分（对比度很强的部分）会对模型训练产生很大的影响，这让训练变得很不均衡。为了解决这个问题，斯坦福大学的团队提出一种优化方法：TrAct，能帮助模型的第一层训练得更加平衡。它做了两件事：1. 调整激活值：即调整第一层的输出值，让模型看到图像后，惊喜地连连拍手。2. 优化权重更新：修改模型的第一层，让它们的更新更加均匀，不会因为输入图像的亮度差异而导致训练变得不稳定。这样做的好处是，当你用TrAct训练一个模型时，只需要一个额外的参数，就能让用更少的训练次数得到比传统方法更好的结果。实验结果显示，在一些常见的数据集（比如 CIFAR-10、ImageNet）上，TrAct显著提高了训练效率，速度快了1.25倍到4倍，准确性甚至更好。此外，这个方法不需要改动模型的架构，便可以跟现有的优化器和模型一起使用，包括卷积神经网络（CNNs）和视觉变换器（ViTs）。感兴趣的小伙伴可以查看原文：
