在进行机器学习时，根据处理问题的不同，所需要的训练样本不同，并不是所有的训练样本都可以在网络上搜索到，所有，有时需要根据自己要解决的问题的实际需要，制作自己的样本数据集。 matlab是半自动制作样本训练集的一个较强大的工具。 1运行matlab自带的trainingImageLabeler ...

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 ...

caffe 进行自己的imageNet训练分类：loss一直是87.3365,accuracy一直是0 解决方法： http://blog.csdn.net/jkfdqjjy/article/details/52268565?locationNum=14 知道了原因，解决时 ...

在构建模型前，需要将样本集划分为训练集、验证集、测试集，按什么比例划分比较合适呢？ 在机器学习发展的小数据量时代，常见做法是将所有数据三七分，就是人们常说的70%验证集，30%测试集，如果没有明确设置验证集，也可以按照60%训练，20%验证和20%测试集来划分。这是前几年机器学习领域普遍认可 ...

图像识别训练样本集 ImageNet ImageNet是一个计算机视觉系统识别项目，是目前世界上图像识别最大的数据库。是美国斯坦福的计算机科学家李飞飞模拟人类的识别系统建立的。能够从图片识别物体。目前已经包含14197122张图像，是已知的最大的图像数据库。每年的ImageNet大赛 ...

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 ...

首先明确预训练好的模型和自己的网络结构是有差异的，预训练模型的参数如何跟自己的网络匹配的呢： 参考官网教程：http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/finetune_flickr_style.html --If we provide ...

2019-08-27 11:01:52 问题描述：对于二分类问题，如果在训练的时候正负样本集合非常的不均衡，比如出现了1 ：1000甚至更大的比例悬殊，那么如何处理数据以更好的训练模型。 问题求解： 为什么很多的分类模型在训练数据的时候会出现数据不均衡的问题呢？本质原因是模型在训练时优化 ...