MatConvNet训练方法

本文详细介绍了使用MatConvNET进行深度学习模型训练的过程,包括设置epoch的学习率,GPU/CPU之间的迁移,训练集的洗牌以及如何保存网络权重。对于希望在MATLAB环境中进行卷积神经网络训练的读者,这篇博文提供了清晰的操作指南。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

看到一篇博文,对MatConvNET使用时的训练过程总结得很好。

https://www.cnblogs.com/tendence/p/7116095.html?utm_source=itdadao&utm_medium=referral

MatConvNET训练步骤如下:

  • 记录当前epoch的状态(可以从以前保存的检查点继续开始训练,因此epoch不一定为0)
  • 设置本次epoch的学习率和theta参数
  • 将当前网络移动到gpu(如果有gpu的话)
  • 训练状态设置(对训练集数据洗牌做打乱顺序处理)
  • 调用处理epoch函数
  • 将最后一个layer设置为空
  • 将当前网络移动到cpu(即保存当前网络模型)
  • 保存当前epoch的网络数据(即权重)
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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