先上一张图,大家很熟悉的一张图。
首先说明一个概念:在caffe中的一次迭代iterration指的是一个batch,而不是一张图片。下面就主要说下2个概念
1)test_iter: 在测试的时候,需要迭代的次数,即test_iter* batchsize(测试集的)=测试集的大小,测试集batchsize可以在prototx文件里设置
2)test_interval:interval是区间的意思,所有该参数表示:训练的时候,每迭代500次就进行一次测试。
caffe在训练的过程是边训练边测试的。训练过程中每500次迭代(也就是32000个训练样本参与了计算,batchsize为64),计算一次测试误差。计算一次测试误差就需要包含所有的测试图片(这里为10000),这样可以认为在一个epoch里,训练集中的所有样本都遍历以一遍,但测试集的所有样本至少要遍历一次,至于具体要多少次,也许不是整数次,这就要看代码,大致了解下这个过程就可以了。
3)epoch:一个epoch表示所有训练样本训练一次;
4)在图像处理中,涉及到的proposal指的是候选框
本文详细解释了Caffe深度学习框架中的训练与测试流程,包括iteration、test_iter、test_interval和epoch的概念及其相互关系,帮助读者理解如何配置训练参数。
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