对于模型的优化，我们可以通过适当修改网络基本配置信息完成训练上的优化。 yolov3.cfg文件： [net]# Testing #测试模式 batch=1 subdivisions=1# Training #训练模式 每次前向图片的数目=batch/subdivisions# ...

~rank_v28-7-107691522.nonecase&utm_term=yolov4cf ...

远程写特点 每个远程写目的地都启动一个队列，该队列从write-ahead log (WAL)中读取数据，将样本写到一个由（分片）shard拥有的内存队列中，然后分片将请求发送到配置的 ...

　　Linux操作系统下内存4G，配置JAVA8 JVM： 参数含义说明： -server：设置JVM使用server模式，server模式启动慢，运行性能和内存效率高，适用于生产服务器；相对应的有-client模式，client模式启动速度快，运行性能和内存效率不高 ...

1.　假设一次训练有10个epoch，可能会出现以下情况：训练好一次模型去测试，测试的准确率为0.92。又去训练一次模型(不是在之前训练模型的基础上，而是单独进行一次训练)，模型训练好去测试，测试准确率为0.93或者0.89。如果我改变一个模型的参数，比如调小dropout的值，可能训练出来的模型 ...

0、开始训练之前先要做些什么？ 在开始调参之前，需要确定方向，所谓方向就是确定了之后，在调参过程中不再更改 1、根据任务需求，结合数据，确定网络结构。 例如对于RNN而言，你的数据是变长还是非变长；输入输出对应关系是many2one还是many2many等等，更多结构参考如下 非 ...

调参技巧 层叠LSTM的层时 尽量保持两个隐藏层个数一致 收敛的快的多 两层LSTM比一层好很多 激活函数很重要 relu通常效果比较好 激活函数使用笔记 激活函数介绍 学习率太大(0.02),记得要是0.001数量级的学习率 ...

一、参数解析 [net] batch=64 # number of images pushed with a forward pass through the network subdivisions=8 # 源码中的图片数量int imgs = net.batch ...