没有提升issue about gradient-centralization

[Yonghongwei]

感觉你需要先观察一下，是不是训练加速了，但是测试准确率下降了。如果是这种情况，可能是用了GC之后训练过快导致了overfitting，因为小网络太好优化了。你可以增大weight_decay, 或者尝试用一下SGD_GCC,只在卷积层使用。

[ZangHuanyu]

感觉你需要先观察一下，是不是训练加速了，但是测试准确率下降了。如果是这种情况，可能是用了GC之后训练过快导致了overfitting，因为小网络太好优化了。你可以增大weight_decay, 或者尝试用一下SGD_GCC,只在卷积层使用。

首先感谢作者这么快的回复！没有overfitting的情况出现，我的total epoch是250，很巧合的是，用SGD_GC前后，都是第57个epoch训练准确率到达90，第85个到达95，最后training accuracy同样都到达了99.7，所以好像是没有加速的，应该也不算overfitting。
还有我想问，SGD_GC和SGD_GCC有什么区别，分别在什么情况下使用？再次感谢！

[ZangHuanyu]

感觉你需要先观察一下，是不是训练加速了，但是测试准确率下降了。如果是这种情况，可能是用了GC之后训练过快导致了overfitting，因为小网络太好优化了。你可以增大weight_decay, 或者尝试用一下SGD_GCC,只在卷积层使用。

哦对了，我看post的code是在imagenet数据集上implement的，weight decay是1e-4；我的数据集大概29000训练集，测试集4000，weight decay设置的5e-4，这样够吗？还是需要再设置大点？
谢谢作者的回复！

[Yonghongwei]

也可能是网络太小，还没有过参数化的缘故。SGD_GC和SGD_GCC的区别是后者只在卷积层加GC，前者卷积和FC都加GC。有时候可能是需要调调weight decay 和 lr。

[LY54]

@ZangHuanyu 您好，我遇到了和您一样的问题，应用SGD_GC后，测试精度基本一样，甚至还低了，weight decay设置的5e-4，您后面有做什么修改解决了这个问题吗

[ZangHuanyu]

@ZangHuanyu 您好，我遇到了和您一样的问题，应用SGD_GC后，测试精度基本一样，甚至还低了，weight decay设置的5e-4，您后面有做什么修改解决了这个问题吗

抛开任务谈参数是没有意义的，大概讲一下我的任务和参数
我之前用的SGD，后来改用了SGD_GC，针对我的任务，基本上SGD_GC比GCC表现都好，但是比起SGD提升也不明显，比如我的任务最后准确率大概都是72%左右，用了SGD_GC提升0.1个0.2个百分点这样。打算把这个作为最后一个超参数试一下
数据集大概29000训练集，测试集4000，一个基于ResNet的改进结构，50 layers，weight decay设置的5e-4，学习率是0.1，用的是Cosine with warm restart调节学习率
准确率和参数都是仅供参考，每个任务每个数据集，参数都不一样，还是得自己实验

[LY54]

@ZangHuanyu 您好，我遇到了和您一样的问题，应用SGD_GC后，测试精度基本一样，甚至还低了，weight decay设置的5e-4，您后面有做什么修改解决了这个问题吗

抛开任务谈参数是没有意义的，大概讲一下我的任务和参数
我之前用的SGD，后来改用了SGD_GC，针对我的任务，基本上SGD_GC比GCC表现都好，但是比起SGD提升也不明显，比如我的任务最后准确率大概都是72%左右，用了SGD_GC提升0.1个0.2个百分点这样。打算把这个作为最后一个超参数试一下
数据集大概29000训练集，测试集4000，一个基于ResNet的改进结构，50 layers，weight decay设置的5e-4，学习率是0.1，用的是Cosine with warm restart调节学习率
准确率和参数都是仅供参考，每个任务每个数据集，参数都不一样，还是得自己实验

嗯嗯，好的，感谢您地回复和耐心指导