caffe学习笔记（七）绘制accrucy和loss

最新推荐文章于 2024-06-17 10:00:22 发布
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本文介绍了一种使用shell脚本和Python工具构建LMDB数据集的方法。通过运行特定的shell脚本，可以将训练数据组织成LMDB格式，便于深度学习模型进行高效读取。此外，还展示了如何利用Python脚本解析训练日志并生成可视化的图表。 
./myfile/build_lmdb/train_mynet.sh
 ./myfile/build_lmdb/log/parse_log.sh test.log
 ./tools/extra/plot_training_log.py.example 0  save.png test.log
Keras构建前馈神经网络并使用callbacks输出acc以及loss曲线（训练接、验证集）及效果可视化
data+scenario+science+insight
05-09 959
Keras构建前馈神经网络并使用callbacks输出acc以及loss曲线（训练接、验证集）及效果可视化 在每个training/epoch/batch结束时，如果我们想执行某些任务，例如模型缓存、输出日志、计算当前的auc等等，Keras中的callback就派上用场了。 import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense,Dropout import tensorflow
关于CNN训练时loss停留在0.69，acc为0.5左右的问题
weixin_44791757的博客
04-13 5668
最近在用CNN作为主干网络来训练二分器时，出现了loss停留在0.69左右，acc在0.5左右的情况，在这里记录一下解决方法。 首先是我在网上收集到的方法以及我最终的解决方法。 方法1：查看数据有没有问题，看输入的数据及label是否正确。 方法2：数据没有问题的话，再查看一下输入到网络前你的data是否进行了归一化处理，如果数据没有进行归一化处理模型也容易爆炸无法收敛。 方法3：如何前面两个没有出现问题的话很大概率就是数据分布的问题，这也是一般模型无法收敛的重要原因，其解决方法就是在网络的最后一层
pytorch绘制并显示loss曲线和acc曲线，LeNet5识别图像准确率
12-23
我用的是Anaconda3 ，用spyder编写pytorch的代码，在Anaconda3中新建了一个pytorch的虚拟环境（虚拟环境的名字就叫pytorch)。 以下内容仅供参考哦~~ 1.首先打开Anaconda Prompt，然后输入activate pytorch，进入pytorch. 2.输入pip install tensorboardX，安装完成后，输入python，用from tensorboardX import SummaryWriter检验是否安装成功。如下图所示： 3.安装完成之后，先给大家看一下我的文件夹，如下图： 假设用LeNet5框架识别图像的准确率，LeN
神经网络模型中class的forward函数何时调用_用Keras从零开始6步骤训练神经网络
weixin_39943992的博客
11-23 335
本文将简要介绍Keras的功能特点，使用Keras构建模型一般流程的6个步骤，以及使用Keras处理mnist分类问题的一个简单范例。一，Keras简介Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow,Theano 或者 CNTK, MXNet 作为后端运行。Keras 具有以下优势：简单易用：Keras是为人类而不是为机器设计的 API。它把用户体验...
学习笔记44-分析acc/loss上下波动不稳定的原因？
LZL2020LZL的博客
10-12 4592
acc/loss上下波动的原因？
[Keras] 绘制训练过程中Acc和Loss曲线
藏知阁
08-09 6万+
绘制训练过程中Acc和Loss曲线
python学习笔记（三）绘制训练过程的loss和accuracy曲线
huang2818138的博客
10-24 3万+
0、参考文献 [1] http://blog.youkuaiyun.com/u013078356/article/details/51154847 [2] http://blog.youkuaiyun.com/YhL_Leo/article/details/51774966 1、记录训练日志 在训练过程中的命令中加入一行参数 ，实现Log日志的记录 其中目录改成自己项目的目录，这样训练结束之后，会在Lo
Caffe学习笔记
from_jiarenyf
09-04 1万+
安装与配置 Tutorial学习 PyCaffe学习 buildtools学习 其他
caffe学习笔记18-image1000test200数据集分类与检索完整过程
YiLiang
03-05 5469
caffe学习记录
学习笔记--keras
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2303_76638998的博客
06-17 761
加载和准备数据：将文本数据向量化并准备为适合神经网络输入的格式。构建神经网络模型：定义了一个包含两个隐藏层和一个输出层的神经网络。编译模型：选择了适当的损失函数、优化器和评价指标。训练模型并绘制训练过程中的损失和准确率曲线。对模型进行评估和预测，检查模型在测试集上的性能表现。加载和准备数据：将文本数据向量化并准备为适合神经网络输入的格式，将标签转化为one-hot编码。构建神经网络模型：定义了一个包含两个隐藏层和一个输出层的神经网络。
Caffe版Faster R-CNN可视化——网络模型,图像特征,Loss图,PR曲线
冲弱's 博客
04-27 7172
可视化网络模型   Caffe目前有两种常用的可视化模型方式： * 使用Netscope在线可视化 * Caffe代码包内置的draw_net.py文件可以可视化网络模型 Netscope   Netscope能可视化神经网络体系结构（或技术上说，Netscope能可视化任何有向无环图）。目前Netscope能可视化Caffe的prototxt 文件。网址为： http://eth...
caffe画acc和loss曲线修改后的plot_training_log.py(修改好版本）
03-29
windows下使用caffe画acc和loss曲线，需要修改plot_training_log.py文件，而且修改内容复杂，这里提供修改后的版本，下载后可以直接使用。
深度学习（21）——关于训练过程中loss和acc固若磐石
羊羊的博客
03-18 2022
关于训练过程中loss和acc一直保持不变的原因和解决方法
Keras应用搭建好的模型三可视化loss和acc曲线
qq_35925375的博客
03-24 1980
其实，在我们进行六步法中的model.fit()时，loss和acc就已经自动保存了，那么只要使用history就可以将其复现，代码如下： #loss是训练集loss，val_loss是测试集loss #sparse_categorical_accuracy是训练集sparse_categorical_accuracy，val_sparse_categorical_accuracy是测试集sparse_categorical_accuracy acc = history.history['sparse_ca
用keras框架训练模型，画loss曲线
weixin_44245188的博客
08-29 2091
用keras框架训练模型，画loss曲线
keras画acc和loss曲线图
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安静会的博客
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#加载keras模块 from __future__ import print_function import numpy as np np.random.seed(1337) # for reproducibilityimport keras from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from ker
多标签分类问题中keras自定义loss和绝对准确率acc
qq_39594939的博客
09-01 2445
最近在做多标签分类，多标签分类问题中使用的激活函数和loss计算公式如下： 然而keras中没有多标签分类绝对准确率的metrics，同时自己在做多标签分类的时候存在类别不平衡的问题，想使用focalloss平衡一下，这里是找到的可以用于多标签问题的focal_loss，下面两个都可以试试： #用于类别不平衡的focalloss def multi_category_focal_loss1(alpha, gamma=2.0): """ focal loss for multi catego
老卫带你学---keras画acc和loss曲线图
老卫带你学
03-13 1999
通过实现回调函数来实现，loss和acc的画图功能 from __future__ import print_function import numpy as np import keras from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation from keras.optimizers import SGD
test——loss
08-11
根据引用内容，问题中提到的test——loss可能是指在训练模型过程中，测试集上的损失值。根据引用中的内容，如果训练模型的loss下降，但准确率却在下降，很可能是loss目标函数写错了。此外，还有可能是测试过程中的一些问题，比如测试数据没有在和训练数据相同的session中进行测试。要解决这个问题，可以检查loss函数的实现以及测试过程中的代码，确保它们正确并且一致。另外，引用中提到了在迭代过程中保存训练和测试的值，可以使用这些值来绘制train过程中的loss曲线和test过程中的accuracy曲线，帮助我们更好地理解模型的训练情况。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [train loss与test loss结果分析](https://blog.youkuaiyun.com/w372845589/article/details/84303498)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [caffe学习笔记——loss及accuracy曲线绘制](https://blog.youkuaiyun.com/wanty_chen/article/details/80232303)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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