caffe的solver调参数技巧

本文探讨了模型参数与数据量的关系及其对过拟合和欠拟合的影响,并提出了一种有效的解决方案:首先使用大规模数据集(如ImageNet)训练模型,然后针对特定任务的数据集进行精调(fine-tuning),以获得理想的预测效果。

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

模型参数大于数据量,相当于求解一个欠定方程,存在多解得可能性大,容易产生过拟合问题。

模型参数小于数据量,相当于求解一个超定方程,可能无解,也可能有解但准确率低,容易产生欠拟合问题。

我们可以把大模型在大的数据集下测验(imagenet),之后在对特定数据集进行精调(fine-turning),即可得到理想效果。


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