Caffe+windows7绘制学习曲线

最新推荐文章于 2022-07-07 17:28:13 发布

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#绘制学习曲线

本文介绍如何在Windows环境下保存训练日志并使用Matlab绘制学习曲线。主要包括：设置保存日志的命令、解析日志文件得到迭代次数、损失值等数据，并最终通过Matlab脚本绘制出训练集和验证集的学习曲线。

获得训练日志文件及在windows下绘制学习曲线：
http://blog.youkuaiyun.com/dataningwei/article/details/69844235

1.训练的时候要保存到log.txt文件里,就是在setup_train.bat文件后面加上
>>test.txt 2>&1

2.将log.txt,extract_seconds.py和parse_log.py两个文件放在一个文件一起

在CMD中运行 python parse_log.py test.txt ./
输出：test.txt.test，test.txt.train两个文件

3.打开matlab，创建脚本文件：

function drawResult()


    test_name='log.txt.test';
    train_name='log.txt.train';


    figure(1),hold on


    [Iters,Seconds,LearningRate,loss]=textread(train_name,'%f%f%f%f','delimiter', ',','headerlines',1);
     plot(Iters,loss,'r');
    [Iters,Seconds,LearningRate,accuracy,loss]=textread(test_name,'%f%f%f%f%f','delimiter', ',','headerlines',1);
     plot(Iters,loss,'g');
     plot(Iters,accuracy,'b');


     xlabel('Iters');
     ylabel('loss/accuracy');
     legend('trianLoss','testLoss','testAccuracy');


    hold off
end

4. 打印 train 和 val loss 曲线，看曲线走势。
如果 train loss 不断下降，test loss 趋于不变，说明网络过拟合，可以用正则化方法加以改善；
如果 train loss 和 test loss 均在下降，说明网络欠拟合，可增大学习速率继续训练直至 train loss 和 test loss 趋于平缓，再减小学习速率；