Inception裁剪实现差异或影响视觉模型训练
原文标题：You May Be Running the Wrong Inception Crop
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论文发现TensorFlow/JAX生态中的Inception裁剪按 f(A)∝1/√A 采样裁剪尺度，与PyTorch遵循原始描述的实现不同。作者在ImageNet-1k上训练522个ViT-S/16模型，发现训练预算越高越需要强增强，且裁剪尺度分布的下尾决定增强强度。研究还重新评估了Beta裁剪，并在AdamW与Scion优化器上复现了主要结论。
- 问题
- TensorFlow/JAX与PyTorch的Inception裁剪实现不一致，影响视觉模型训练结论。
- 方法
- 在ImageNet-1k上训练522个ViT-S/16，比较不同训练预算与裁剪尺度分布，并复现Beta裁剪与Scion优化器结果。
- 结果
- 90轮训练达78.78±0.09 top-1；训练预算越高越需强增强，裁剪尺度分布下尾决定增强强度。
- 影响
- 视觉训练代码迁移框架时需核对裁剪实现，否则增强强度与精度结论不可直接比较。
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