inception在物体识别这类任务中的浅析~

本文分享了InceptionV4模型在物体识别任务中的应用,包括模型参数配置、训练技巧如Adam优化器、余弦退火、label smooth等,以及如何通过1vsother二分类辅助分类器提升模型性能。

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inception在物体识别这类任务中的浅析~

我主要分享一下我训练的一些模型以及他们的参数配置等,我希望这些可以更好的帮助到大家,更多的信息可以看一下视频里面的内容,想对会较多一点,听得也会比较明白;

inceptionv4 (直接更换最后一层的输出单元个数为我们所要的类别数,如果是使用pytorch的同学也可以直接调用里面的模型接口)

Adam   余弦退火   labelsmooth 图片归一化  模糊处理

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Adam   余弦退火   labelsmooth 图片归一化  模糊处理

 

分析类别错误率,进行1vs other 二分类的辅助分类器 (这是一个辅助进行图片分类的方法,大家可以到kaggle或者其他平台看看人家分享的思路或者代码,一般都可以找到)

 

模型需要多尝试,许多操作类似二分类,svm等辅助操作也可以自己去尝试看看有没有效果,当然调参也是很重要的一部分,我们也需要培养调参的能力,抓紧时间提交,后面排队较严重,多提交。

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本文链接地址(视频讲解直达):https://www.flyai.com/n/107847

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