原文:Caffe訓練AlexNet網絡模型——問題三

caffe 進行自己的imageNet訓練分類:loss一直是 . ,accuracy一直是 解決方法: http: blog.csdn.net jkfdqjjy article details locationNum 知道了原因,解決時就能對症下葯。總體上看,softmax輸入的feature由兩部分計算得到:一部分是輸入數據,另部分是各層權重參數。 觀察數據中是否有異常樣本或異常label導致 ...

2017-03-09 14:23 0 2859 推薦指數:

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Caffe訓練AlexNet網絡模型——問題

訓練AlexNet網絡時,出現Check failed:datum_height >= crop_size (size vs. 227)錯誤,具體如下圖所示: 根據提示,問題是crop_size的尺寸不匹配,AlexNet網絡默認crop_size的尺寸是227*227,而我進行歸一化 ...

Fri Mar 10 00:33:00 CST 2017 2 4797
Caffe訓練AlexNet網絡,精度不高或者為0的問題結果

當我們使用Caffe訓練AlexNet網絡時,會遇到精度一值在低精度(30%左右)升不上去,或者精度總是為0,如下圖所示: 出現這種情況,可以嘗試使用以下幾個方法解決: 1.數據樣本量是否太少,最起碼要千張圖片樣本。 2.在制作訓練樣本標簽時,是否打亂樣本順序,這樣在訓練時每取 ...

Sat Mar 11 23:35:00 CST 2017 0 3765
Caffe初試(三)使用caffe的cifar10網絡模型訓練自己的圖片數據

由於我涉及一個車牌識別系統的項目,計划使用深度學習庫caffe對車牌字符進行識別。剛開始接觸caffe,打算先將示例中的每個網絡模型都拿出來用用,當然這樣暴力的使用是不會有好結果的- -||| ,所以這里只是記錄一下示例的網絡模型使用的步驟,最終測試的准確率就暫且不論了! 一、圖片數據庫 ...

Tue Dec 27 19:51:00 CST 2016 0 4039
Caffe學習系列(四)之--訓練自己的模型

前言: 本文章記錄了我將自己的數據集處理並訓練的流程,幫助一些剛入門的學習者,也記錄自己的成長,萬事起於忽微,量變引起質變。 正文: 一、流程   1)准備數據集    2)數據轉換為lmdb格式    3)計算均值並保存(非必需)   4)創建模型 ...

Tue Apr 18 04:40:00 CST 2017 1 4969
caffe:自己搭建網絡訓練

1.准備樣本   要訓練自己的樣本,首先需要把樣本准備好,需要准備的是訓練集和測試集,caffe支持直接使用圖片,當然把樣本轉換為leveldb或lmdb格式的話訓練起來會更快一點。這里我先偷個懶,直接使用圖片吧 [尷尬.jpg]   訓練集和測試集是一樣的,不過樣本不要重疊。首先我把訓練集 ...

Fri Jun 02 21:25:00 CST 2017 0 3031
ELM網絡訓練模型

:在ELM中先將訓練樣本導入,然后根據隨機設置的輸入層與隱層的權值Wi以及閾值Bi,然后再測試的時候不改變訓練時候自動產生的Wi以及Bi,進行測試在於自己的結果進行比對從而得到測試誤差。同樣的在訓練的時候也是如此來得到訓練誤差 訓練模型如下: m為輸入層神經元個數,M為隱層神經元 ...

Thu Nov 16 18:42:00 CST 2017 0 1515
 
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