一、标注工具(labelimg) 1.下载地址 2.双击运行 3.保存后的文件为xml格式 二、下载编译darknet 1.拉取darknet 2.修改配置文件Makefile(如何使用gpu可参考) 3.开始编译 4.下载 ...
darknet yolov 中的learning rate是一个超参数,调参时可通过调节该参数使模型收敛到一个较好的状态。 在cfg配置中的呈现如下图: 我这里随便设了一个值。 接下来说一下burn in和policy. 这两者在代码中的呈现如下所示: 这里我做了一些调整。 调整依据是:发现自己设置的学习率和burn in结束时的学习率总是有很大差异,造成loss变化出现停滞,或者剧烈抖动。 调整 ...
2020-01-08 10:45 0 1208 推荐指数:
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案例: 预测酸奶的日销量, 由此可以准备产量, 使得损失小(利润大),假设销量是y , 影响销量的有两个因素x1, x2, 需要预先采集数据,每日的x1,x2和销量y_, 拟造数据集X,Y_, 假设y ...
问题描述:预测框的中心位置正常,但是预测的框的width和height不正常。 解决方法:使得训练的配置cfg和测试中cfg的输入width, height, anchorbox保持一致! 问题是 ...
无论是深度学习还是机器学习,大多情况下训练中都会遇到这几个参数,今天依据我自己的理解具体的总结一下,可能会存在错误,还请指正. learning_rate , weight_decay , momentum这三个参数的含义. 并附上demo. 我们会使用一个 ...
Learning rate这件小事 1. Learning Rate Finder Deep learning models are typically trained by a stochastic gradient descent optimizer. ...
https://www.zhihu.com/question/64134994 1、增加batch size会使得梯度更准确,但也会导致variance变小,可能会使模型陷入局部最优; 2、因此增大batch size通常要增大learning rate,比如batch size增大m倍,lr ...
本文从梯度学习算法的角度中看学习率对于学习算法性能的影响,以及介绍如何调整学习率的一般经验和技巧。 在机器学习中,监督式学习(Supervised Learning)通过定义一个模型,并根据训练集上的数据估计最优参数。梯度下降法(Gradient Descent)是一个广泛被用来最小化模型误差 ...