原文:CAFFE中训练与使用阶段网络设计的不同_1

神经网络中,我们通过最小化神经网络来训练网络,所以在训练时最后一层是损失函数层 LOSS , 在测试时我们通过准确率来评价该网络的优劣,因此最后一层是准确率层 ACCURACY 。 但是当我们真正要使用训练好的数据时,我们需要的是网络给我们输入结果,对于分类问题,我们需要获得分类结果,如下右图最后一层我们得到 的是概率,我们不需要训练及测试阶段的LOSS,ACCURACY层了。 下图是能过 CA ...

2015-03-26 22:27 1 5399 推荐指数:

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使用Caffe的)卷积神经网络设计遇到的问题

这两天在折腾Caffe的时候遇到过各种奇怪的问题,拿几个感觉比较重要的来说一下。之后想到什么再追加。 GPU运算无法正常使用 环境预载期错误(3 vs. 0) 似乎是因为有其他设备在使用GPU导致的,我的情况是等待一段时间就好了。 网络加载期错误(2 vs. 0) 不清楚具体 ...

Thu Jan 26 10:54:00 CST 2017 0 7714
caffe:自己搭建网络训练

1.准备样本   要训练自己的样本,首先需要把样本准备好,需要准备的是训练集和测试集,caffe支持直接使用图片,当然把样本转换为leveldb或lmdb格式的话训练起来会更快一点。这里我先偷个懒,直接使用图片吧 [尴尬.jpg]   训练集和测试集是一样的,不过样本不要重叠。首先我把训练集 ...

Fri Jun 02 21:25:00 CST 2017 0 3031
Caffe初试(三)使用caffe的cifar10网络模型训练自己的图片数据

由于我涉及一个车牌识别系统的项目,计划使用深度学习库caffe对车牌字符进行识别。刚开始接触caffe,打算先将示例的每个网络模型都拿出来用用,当然这样暴力的使用是不会有好结果的- -||| ,所以这里只是记录一下示例的网络模型使用的步骤,最终测试的准确率就暂且不论了! 一、图片数据库 ...

Tue Dec 27 19:51:00 CST 2016 0 4039
caffe 如何打乱训练数据

第一: 可以选择在将数据转换成lmdb格式时进行打乱; 设置参数--shuffle=1;(表示打乱训练数据) 默认为0,表示忽略,不打乱。 打乱的目的有两个:防止出现过分有规律的数据,导致过拟合或者不收敛。 在caffe可能会使得,在模型进行测试时,每一个测试样本都输出相同的预测 ...

Sun May 06 18:20:00 CST 2018 0 882
Caffe训练好的网络对图像分类

对于训练好的Caffe 网络 输入:彩色or灰度图片 做minist 下手写识别分类,不能直接使用,需去除均值图像,同时将输入图像像素归一化到0-1直接即可。 #include <caffe/caffe ...

Tue Sep 06 17:31:00 CST 2016 0 3735
Caffe训练AlexNet网络模型——问题一

训练AlexNet网络时,出现Check failed:datum_height >= crop_size (size vs. 227)错误,具体如下图所示: 根据提示,问题是crop_size的尺寸不匹配,AlexNet网络默认crop_size的尺寸是227*227,而我进行归一化 ...

Fri Mar 10 00:33:00 CST 2017 2 4797
Caffe训练AlexNet网络,精度不高或者为0的问题结果

当我们使用Caffe训练AlexNet网络时,会遇到精度一值在低精度(30%左右)升不上去,或者精度总是为0,如下图所示: 出现这种情况,可以尝试使用以下几个方法解决: 1.数据样本量是否太少,最起码要千张图片样本。 2.在制作训练样本标签时,是否打乱样本顺序,这样在训练时每取 ...

Sat Mar 11 23:35:00 CST 2017 0 3765
caffe + ssd网络训练过程

參考博客:https://blog.csdn.net/xiao_lxl/article/details/79106837 1获取源代码:git clone https://github.com/weiliu89/caffe.git2 进入目录 :cd caffe 3,git checkout ...

Thu Dec 20 23:08:00 CST 2018 0 737
 
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