原文: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 左右 升不上去,或者精度總是為 ,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: .數據樣本量是否太少,最起碼要千張圖片樣本。 .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batch size個樣本就可以訓練多個類別,以防止時出現常出現 精度或 精度的情況。 .文件solver.prototxt和文件t ...

2017-03-11 15:35 0 3765 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網絡模型——問題

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 ...

Thu Mar 09 22:23:00 CST 2017 0 2859
Pytorch半精度浮點型網絡訓練問題

用Pytorch1.0進行半精度浮點型網絡訓練需要注意下問題: 1、網絡要在GPU上跑,模型和輸入樣本數據都要cuda().half() 2、模型參數轉換為half型,不必索引到每層,直接model.cuda().half()即可 3、對於半精度模型,優化算法,Adam我在使用過程中 ...

Thu Dec 20 21:02:00 CST 2018 0 4046
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
caffe + ssd網絡訓練過程

參考博客:https://blog.csdn.net/xiao_lxl/article/details/79106837 1獲取源代碼:git clone https://github.com/weiliu89/caffe.git2 進入目錄中 :cd caffe 3,git checkout ...

Thu Dec 20 23:08:00 CST 2018 0 737
Caffe訓練好的網絡對圖像分類

對於訓練好的Caffe 網絡 輸入:彩色or灰度圖片 做minist 下手寫識別分類,不能直接使用,需去除均值圖像,同時將輸入圖像像素歸一化到0-1直接即可。 #include <caffe/caffe ...

Tue Sep 06 17:31:00 CST 2016 0 3735
CAFFE訓練與使用階段網絡設計的不同_1

神經網絡中,我們通過最小化神經網絡訓練網絡,所以在訓練時最后一層是損失函數層(LOSS), 在測試時我們通過准確率來評價該網絡的優劣,因此最后一層是准確率層(ACCURACY)。 但是當我們真正要使用訓練好的數據時,我們需要的是網絡給我們輸入結果,對於分類問題,我們需要獲得 ...

Fri Mar 27 06:27:00 CST 2015 1 5399
 
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