在進行機器學習時，根據處理問題的不同，所需要的訓練樣本不同，並不是所有的訓練樣本都可以在網絡上搜索到，所有，有時需要根據自己要解決的問題的實際需要，制作自己的樣本數據集。 matlab是半自動制作樣本訓練集的一個較強大的工具。 1運行matlab自帶的trainingImageLabeler ...

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 ...

caffe 進行自己的imageNet訓練分類：loss一直是87.3365,accuracy一直是0 解決方法： http://blog.csdn.net/jkfdqjjy/article/details/52268565?locationNum=14 知道了原因，解決時 ...

在構建模型前，需要將樣本集划分為訓練集、驗證集、測試集，按什么比例划分比較合適呢？ 在機器學習發展的小數據量時代，常見做法是將所有數據三七分，就是人們常說的70%驗證集，30%測試集，如果沒有明確設置驗證集，也可以按照60%訓練，20%驗證和20%測試集來划分。這是前幾年機器學習領域普遍認可 ...

圖像識別訓練樣本集 ImageNet ImageNet是一個計算機視覺系統識別項目，是目前世界上圖像識別最大的數據庫。是美國斯坦福的計算機科學家李飛飛模擬人類的識別系統建立的。能夠從圖片識別物體。目前已經包含14197122張圖像，是已知的最大的圖像數據庫。每年的ImageNet大賽 ...

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 ...

首先明確預訓練好的模型和自己的網絡結構是有差異的，預訓練模型的參數如何跟自己的網絡匹配的呢： 參考官網教程：http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/finetune_flickr_style.html --If we provide ...

2019-08-27 11:01:52 問題描述：對於二分類問題，如果在訓練的時候正負樣本集合非常的不均衡，比如出現了1 ：1000甚至更大的比例懸殊，那么如何處理數據以更好的訓練模型。 問題求解： 為什么很多的分類模型在訓練數據的時候會出現數據不均衡的問題呢？本質原因是模型在訓練時優化 ...