深度学习模型训练问题记录

1,res50在cifar10上准确率低于res18

1,res50在cifar10上准确率低于res18

发现res18不加weight decay准确率可达86,但是res50只到80。
加入weight decay后,res50准确率提高到89。
res18准确率从86提高到87.8
测试除以255和利用imgnet的mean[0.485, 0.456, 0.406]和std先除以256,再减去mean和std。在res18上测试,感觉有略微提高,从87.8上升为88.1
加入flip和随机裁剪,res18提高到90.7

其他无效的测试:
batch size,32变为128,准确率86->84。
删除第一层的relu,在有其他优化的情况下无变化

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