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 ...
当我们使用Caffe训练AlexNet网络时,会遇到精度一值在低精度 左右 升不上去,或者精度总是为 ,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: .数据样本量是否太少,最起码要千张图片样本。 .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batch size个样本就可以训练多个类别,以防止时出现常出现 精度或 精度的情况。 .文件solver.prototxt和文件t ...
2017-03-11 15:35 0 3765 推荐指数:
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 ...
1.在开始之前,先简单回顾一下几个概念。 Caffe(Convolution Architecture For Feature Extraction-卷积神经网络框架):是一个清晰,可读性高,快速的深度学习框架。 CUDA(Compute Unifined Device ...
用Pytorch1.0进行半精度浮点型网络训练需要注意下问题: 1、网络要在GPU上跑,模型和输入样本数据都要cuda().half() 2、模型参数转换为half型,不必索引到每层,直接model.cuda().half()即可 3、对于半精度模型,优化算法,Adam我在使用过程中 ...
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 ...
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 进入目录中 :cd caffe 3,git checkout ...
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 ...
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 ...