caffe finetune问题：按照网上的教程微调alexnet为什么loss一直是87.3365？

最新推荐文章于 2022-04-27 18:54:19 发布
原创 最新推荐文章于 2022-04-27 18:54:19 发布 · 1k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#caffe

本文分享了在使用Caffe框架进行图像分类任务时，针对自定义数据集调整最后分类层num_output参数的经验。通过将预训练模型的分类数量从1000类调整为自定义数据集的2类，并同步更新训练与部署配置文件，成功降低了模型损失值。

分类层的 num_output 和 标签的值域 不符合:

a. 要知道imagenet是进行1000类的分类任务，我自己的数据是一个二分类，就一定要把最后‘fc8’InnerProduct的分类层的num_output: 2原来是1000，这个设成自己label的类别总数就可以。 b. 但是注意同时要修改train.prototxt和deploy.prototxt两个网络配置文件中的num_output

我按这个修改的，loss小了，之前也是87.3365

caffe训练时loss=87.3365
爱吃鱼的猫
04-08 2824
近期小编在做图像分类的实验，无奈状况连连。现将遇到的几个大坑简单记录一下，以备日后之需。如果你也出现了问题（1）中GPU内存问题，请看完整篇文章。 1、内存报错 如果你是GPU环境，那你要注意了，你的电脑上现在应该有两个内存限制。 （1）GPU内存 GPU内存大家可以使用下面命令查看 nvidia-smi 如果你想动态观测，那你可以使用下面命令： nvidia-smi -l
Caffe-10-微调finetune-概念+操作步骤
大数据与计算机视觉
08-02 1484
微调的概念 win下caffe微调教程1 为什么finetune 什么是finetune finetune 与 scrachtch的区别 scrachtch fine-tuning finetune怎么操作 准备数据集 计算数据集的mean文件 调整网络层参数 输入层的source 和 meanfile 最后一层输出层的类别数 最后一层改名 其他不是必须的 lr crop_size 修改Solver
alexnet的loss没有稳定下降_反渗透膜脱盐率下降的原因
weixin_39803022的博客
12-26 205
在反渗透设备日常运行中，导致脱盐率下降过快的原因有多种，或可逆或不可逆。比如：进水温度大幅升高导致脱盐率下降； 进水水质恶化导致脱盐率下降；重污染导致膜系统压力下降，进而导致脱盐率下降；机械破坏，引起内部泄漏，导致脱盐率下降；氧化剂漏到RO内部引起氧化破坏，导致脱盐率下降。尽早发现RO系统脱盐率下降的根本原因，并及时采取相应对策，阻止设备功能进一步恶化，不仅能保障水质安全，而且能降低相关企业的更...
caffe训练出错 loss= 87.3365
小火车~
10-08 2845
caffe训练网络的时候，出现loss= 87.3365, 解决：将solver.prototxt中的base_lr调小。           若base_lr：0.01，可调为base_lr:0.001.
Caffe训练时Loss=87.3365问题
dc90000的博客
06-17 243
1. 问题分析 如图，在开始训练后， loss升高到87.3365后保持不变。这个问题是因为梯度爆炸导致的。 loss -= log(std::max(prob_data[i * dim + label_value * inner_num_ + j], Dtype(FLT_MIN))); 在softmax_loss_layer.cpp的原...
深度学习 loss下降后上升在下降_深度学习中的双下降现象
weixin_39856709的博客
12-06 2161
编辑：zero关注 搜罗最好玩的计算机视觉论文和应用，AI算法与图像处理 微信公众号，获得第一手计算机视觉相关信息本文转载自：公众号：AI公园作者：Preetum Nakkiran，Gal Kaplun，Yamini Bansal，Tristan Yang，Boaz Barak，Ilya Sutskever编译：ronghuaiyang导读深度学习中的双下降现象，可能大家也遇到过，但是没有深究，O...
用已有模型进行微调 finetune
Angela_qin的博客
03-03 3520
一、 准备数据集可以下载我的练习数据：http://pan.baidu.com/s/1MotUe，放在data/re根目录下。这些数据共有500张图片，400张用于训练，100张用于测试。分为大巴车、恐龙、大象、鲜花和马五个类，每个类100张。在examples/根目录下新建文件夹 mydata1，在此文件夹内放入训练集、测试集等相关文件。1. 训练集1）创建训练集在examples/mydata...
SlowFastNet(SlowFast) finetune(微调)
weixin_42388228的博客
01-22 2891
import sys sys.path.append('.../SlowFast-master/slowfast/config/') sys.path.append('.../SlowFast-master/slowfast/models/') sys.path.append('.../SlowFast-master/slowfast/utils/') import slowfast.models...
深度学习_21天实战Caffe.pdf
chenxuanhanhao的专栏
08-14 3214
深度学习_21天实战Caffe.pdf 原 深度学习21天实战caffe学习笔记《1:深度学习的过往》 1. 深度学习DL： 1.1、有监督学习、无监督学习、过拟合、训练样本、泛化、训练集、验证集、测试集这些和深度学习有关的知识需要实现明白，这里有一个深度学习的资料你们可以去下载； http://download.csdn.net/detail/julialove102123...
[人脸识别]使用VGG Face Model微调（Fine tune）自己的数据集
tlj893的博客
09-30 8662
关键词：人脸识别、Caffe、VGG Face Model一、准备数据集  对于一个未经加工的数据集，基本情况如下图所示   图中每一个文件夹内是该类别的所有图像。我们需要对每一类划分训练集与测试集。这里可以写个脚本进行划分，训练集与测试集的比例自己把握，一般来说是训练集：测试集=4：1。   需要注意的是，最终只需要生成两个文件夹：train与val。train文件夹中包含**所有训练图片**，换
解决Alexnet训练模型在每个epoch中准确率和loss都会一升一降问题
09-16
主要介绍了解决Alexnet训练模型在每个epoch中准确率和loss都会一升一降问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
alexnet的loss在一个epoch内没有稳定下降_损失函数、梯度下降，深度学习的基础全打通！...
weixin_36418921的博客
01-16 1031
点击上方蓝字，关注并星标，和我一起学技术。大家好，我们今天来继续聊聊深度学习。在上一篇文章当中我们简单介绍了感知机和神经网络的一个关系，对神经网络有了一个粗浅的理解。其实神经网络并没有大家想的那么难，每个神经元之间的数据传输以及计算方式都是确定的。仅仅知道神经网络的结构还是不够的，更重要的是这个网络它究竟是如何学习的，这才是我们要了解的重点。今天本文将会继续介绍神经网络的一些基础内容。损...
alexnet的loss没有稳定下降_如何摆脱竞价推广账户不稳定难题？ 账户效果不稳定原因分析...
weixin_42500631的博客
01-05 181
竞价推广账户效果不稳定，效果好的时候一天能来10条线索，效果差的时候还是这么多钱，但是只有两条线索，甚至1条线索，成本飙得非常高。“效果好的时候也不知道为什么效果好，老板问就说效果好;效果不好时也是真头疼，不知道该如何进行优化毫无头绪”相信很多竞价小伙伴，在竞价推广账户操作过程中，都有遇到过效果不稳定的问题。竞价推广效果不稳定怎么办?要想解决这个问题，如果不说原因直接解决，大家可能一脸懵逼，所以我...
调试AlexNet问题
火星人
10-19 507
1.from tensorflow.contrib.data import Dataset 加载不了 解决：https://blog.csdn.net/kwame211/article/details/78579035 在TensorFlow 1.3中，Dataset API是放在contrib包中的： tf.contrib.data.Dataset 而在TensorFlow 1.4中，...
关于Loss不下降的解决方法
alexandsunny的博客
07-26 1700
链接：https://blog.ailemon.me/2019/02/26/solution-to-loss-doesnt-drop-in-nn-train/ 关于Loss不下降的解决方法一、训练集Loss1. 模型结构和特征工程存在问题2. 权重初始化方案有问题3. 正则化过度4. 选择合适的激活函数、损失函数5. 选择合适的优化器和学习速率6. 训练时间不足7.模型训练遇到瓶颈8. Batch_Size过大9. 数据未打乱10. 数据集有问题11. 未进行归一化12. 特征工程中对数据特征的选取有问题.
运行网络时，loss始终不下降，MAE保持在0.5
kefnbsow的博客
05-07 4024
网络问题 数据问题 经过排查，发现使用next_batch()函数取出的数据有问题，因为输入数据大小不一致，所以我使用 list() 来保存数据，因此读取出来的数据形式是list，导致上述问题 ...
loss损失不下降的原因
进击的扛把子
04-27 1万+
文章目录前言训练集loss不下降1.模型结构和特征工程存在问题2.权重初始化方案有问题3.正则化过度4.选择合适的激活函数，损失函数5.选择合适的优化器和学习速率6.训练时间不足7.模型训练遇到瓶颈8.batch size过大9.数据集未打乱10.数据集有问题11.未进行归一化12.特征工程中对数据特征的选取有问题验证集loss不下降1.适当的正则化和降维2.适当降低模型规模3.获取更多的数据集4.对数据集做扰动和扩增测试集loss不下降1.应用场景有问题2.噪声问题 前言 当我们训练一个神经网络模型的时候
Caffe深度学习教程：从LeNet到AlexNet的历史与实践
Caffe教程由Xinlei Chen编撰，是一份详细的官方Caffe讲义，共105页。该教程旨在帮助读者理解深度学习的基本概念及其在计算机视觉领域的广泛应用。深度学习作为一种强大的机器学习方法，其背后的关键原理在于深层神经...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值