正常值参数

本文深入探讨了指针与引用的区别,特别是在C++中如何利用指针的引用特性来实现参数值的更改。通过示例代码展示了如何通过引用传递指针以达到修改原始指针指向的目的。

因为ptempptr收到一份间的地址,即使我们改变ptempptr,这并没有改变,PPTR点价值。因此,该程序打印

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尽管本身的地址是按值传递的,你仍然可以解引用地址永久改变在该地址的值!这是区别通过地址(参考)从传值。

下一个问题是,“如果我们要修改实参的地址范围内的功能?“。原来,这是非常容易的。你只需要使用按引用传递指针本身(有效传递地址以供参考)。你已经学会了,通过引用传递的价值体现在功能恢复到原来的参数的任何变化。所以在这种情况下,我们告诉编译器,使ptempptr地址有任何变化应反映回PPTR!做一个指针的语法有点奇怪(易得向后):int *和PPTR。然而,如果你得到它时,编译器将给你一个错误。

下面的程序说明了使用参考一点

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// pTempPtr is now a reference to a pointer to pPtr!
// This means if we change pTempPtr, we change pPtr!
void SetToSix(int *&pTempPtr)
{
    using namespace std;
 
    pTempPtr = &nSix;
 
    // This will print 6
    cout << *pTempPtr;
}

请注意,您还必须更新函数原型以上主要考虑的settosix()原型
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// Function prototype so we can define
// SetToSix below main()
void SetToSix(int *&pTempPtr);

当我们再次运行该程序与此版本的函数,我们得到的:

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这表明调用settosix()确实改变间的地址!

很奇怪的是,这里的结论是,引用指针,与指针地址是按值传递的。通过地址传递价值(参考)来自于事实,我们可以取消引用地址改变原有的争论,我们可以不与正常值参数。



<think>好的,我需要帮助用户理解YOLOv8训练日志中各参数的正常范围。首先回顾用户之前的对话,他们询问了日志中各参数的含义,现在想知道这些参数正常值范围。用户还提到要参考之前的回答,所以需要确保内容连贯。首先,处理每个参数:1.**Epoch**:用户已经知道这是当前轮次和总轮次的比例,但需要正常范围。通常总轮次由用户设定,比如100,所以当前轮次的范围是1到总轮次。需要说明正常训练中损失应逐渐下降,轮次足够才能收敛。 2. **GPU_mem**:显存占用正常范围取决于硬件和模型配置。例如,使用RTX3090时,640尺寸下可能占2-4GB。要提醒用户如果显存过高,可能需要调整批次大小或图像尺寸。 3. **box_loss**:YOLO的边界框损失通常初始较高,随着训练下降。正常范围可能在1.0到0.1之间,但具体数值依任务而异。需强调下降趋势的重要性。 4. **cls_loss**:分类损失同样初期较高,正常范围可能在1.5到0.05之间。多分类任务可能更高,需结合准确率判断。 5. **dfl_loss**:分布焦点损失,正常范围可能在1.5到0.2之间。需注意是否出现波动或NaN,可能指示学习率问题。 6. **Instances**:每个批次的实例数应与数据集标注一致。例如,COCO每批可能有几十到几百个实例,若为0需检查数据。 7. **Size**:输入尺寸通常为32的倍数,如320、640等。大尺寸提升精度但增加计算量,需平衡。接下来,需要将这些参数的范围整理成结构化的回答,使用数学公式和引用之前提到的内容。例如,损失函数的公式,显存的计算等。同时,确保使用正确的LaTeX格式,如$...$和$$...$$。还要生成相关问题,考虑用户可能进一步的问题,如调整学习率、处理显存溢出、解决NaN损失等。需检查之前的回答,确保相关问题连贯,避免重复。最后,验证所有LaTeX语法是否正确,引用标记是否自然添加,如[^1],[^2]等,并确保回答符合用户的中文要求。</think>### 深度学习训练日志参数正常值范围详解 #### 1. **Epoch(训练轮次)** - **正常范围**: $$ \text{Epoch} = \frac{N_{\text{current}}}{N_{\text{total}}} $$ 总轮次$N_{\text{total}}$通常为100-300轮,具体取决于数据量和任务复杂度。 - **关键观察**: - 损失值应在前30轮显著下降(如`box_loss`从3.0降至1.0) - 后50轮趋于稳定(波动幅度<0.1)[^1] #### 2. **GPU_mem(显存占用)** - **正常范围**: 与输入尺寸$imgsz$和批次大小$batch$相关: $$ \text{GPU_mem} \propto batch \times imgsz^2 $$ - 典型值: - $imgsz=640$时,显存占用2-4GB(如RTX 3090) - 若超过显卡显存80%需调整参数[^1] #### 3. **box_loss(边界框回归损失)** - **正常范围**: $$ \mathcal{L}_{\text{box}} \in [0.1, 3.0] $$ - 初期值:1.5-3.0(随机初始化阶段) - 收敛值:0.1-0.5(高质量标注数据) - 异常信号:持续>3.0可能因锚框尺寸不匹配[^2] #### 4. **cls_loss(分类损失)** - **正常范围**: $$ \mathcal{L}_{\text{cls}} \in [0.05, 2.0] $$ - 单分类任务:0.05-0.3 - 多分类任务:0.3-1.5 - 异常信号:分类损失与验证集准确率不匹配(如$\mathcal{L}_{\text{cls}}=0.1$但准确率仅50%)[^2] #### 5. **dfl_loss(分布焦点损失)** - **正常范围**: $$ \mathcal{L}_{\text{dfl}} \in [0.2, 1.5] $$ - 初期值:1.0-1.5 - 收敛值:0.2-0.8 - 异常信号:出现`NaN`需检查学习率是否过高(如$lr>0.01$)[^3] #### 6. **Instances(目标实例数)** - **正常范围**: $$ \text{Instances} \propto batch \times \text{平均每图目标数} $$ - 典型值: - COCO数据集:每批次50-300个实例 - 小目标数据集:每批次>500个实例 - 异常信号:持续为0需检查数据标注格式[^3] #### 7. **Size(输入图像尺寸)** - **正常范围**: $$ imgsz \in \{320, 416, 512, 640\} $$ - 速度与精度平衡: - $imgsz=320$:训练快,mAP较低 - $imgsz=640$:训练慢,mAP较高 - 调整策略:初始用$imgsz=320$验证可行性,最终用$imgsz=640$优化精度[^1] --- ### 参数关联性分析 | 参数 | 关联指标 | 正常波动范围 | |--------------|-------------------|--------------------| | box_loss | mAP50-95 | 每轮下降0.05-0.1 | | cls_loss | 分类F1-score | 每轮下降0.03-0.08 | | dfl_loss | 小目标召回率 | 每轮下降0.02-0.05 | --- ### 示例日志分析 ```plaintext Epoch GPU_mem box_loss cls_loss dfl_loss Instances Size 16/100 2.24G 2.451 1.63 1.053 462 640 ``` - **正常性判断**: - `box_loss=2.451`(第16轮):符合初期范围 - `cls_loss=1.63`:多分类任务正常值 - `dfl_loss=1.053`:需关注后续是否稳定下降 - `Instances=462`:批次目标数合理[^1] --- ###
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