caffe︱深度学习参数调优杂记+caffe训练时的问题+dropout/batch Normalization
一、深度学习中常用的调节参数本节为笔者上课笔记(CDA深度学习实战课程第一期)1、学习率步长的选择:你走的距离长短,越短当然不会错过,但是耗时间。步长的选择比较麻烦。步长越小,越容易得到局部最优化(到了比较大的山谷,就出不去了),而大了会全局最优一般来说,前1000步,很大,0.1;到了后面,迭代次...
深度学习炼丹-超参数设定和网络训练
前言网络层参数使用 3x3 卷积使用 cbr 组合尝试不同的权重初始化方法图片尺寸与数据增强批量大小 batch size背景知识batch size 定义选择合适大小的 batch size学习率参数设定什么是学习率如何设置学习率优化器选择优化器定义如何选择适合不同ml项目的优化器PyTorch ...
【Python】解决CNN中训练权重参数不匹配size mismatch for fc.weight,size mismatch for fc.bias
目录 1.问题描述 2.问题原因 3.问题解决 3.1思路1——忽视最后一层权重 额外说明:假如载入权重不写strict=False, 直接是model.load_state_dict(pre_weights, strict=False),会报错找不到key? 解决办法是:加上strict=Fals...
记录:测试本机下使用 GPU 训练时不会导致内存溢出的最大参数数目
本机使用的 GPU 是 GeForce 840M,2G 显存,本机内存 8G。试验时,使用 vgg 网络,调整 vgg 网络中的参数,使得使用对应的 batch_size 时不会提示内存溢出。使用的是 mnist 数据集,图片尺寸是28×28。结果如下:# batch_size = 1# 参数总数:...
R语言逻辑回归Logisitc逐步回归训练与验证样本估计分析心脏病数据参数可视化
在进行交叉验证之前,很自然地说“我会预烧 50%(比如说)我的数据来训练一个模型,然后用剩下的来拟合模型”。例如,我们可以使用训练数据进行变量选择(例如,在逻辑回归中使用一些逐步过程),然后,一旦选择了变量,就将模型拟合到剩余的观察集上。一个自然的问题通常是“这真的重要吗?”。为了可视化这...
深度学习原理与框架-猫狗图像识别-卷积神经网络(代码) 1.cv2.resize(图片压缩) 2..get_shape()[1:4].num_elements(获得最后三维度之和) 3.saver.save(训练参数的保存) 4.tf.train.import_meta_graph(加载模型结构) 5.saver.restore(训练参数载入)
1.cv2.resize(image, (image_size, image_size), 0, 0, cv2.INTER_LINEAR)参数说明:image表示输入图片,image_size表示变化后的图片大小,0, 0表示dx和dy, cv2.INTER_LINEAR表示插值的方式为线性插值2....
pytorch 实现冻结部分参数训练另一部分
这篇文章主要介绍了pytorch 实现冻结部分参数训练另一部分,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
深度学习基础系列(一)| 一文看懂用kersa构建模型的各层含义(掌握输出尺寸和可训练参数数量的计算方法)
我们在学习成熟网络模型时,如VGG、Inception、Resnet等,往往面临的第一个问题便是这些模型的各层参数是如何设置的呢?另外,我们如果要设计自己的网路模型时,又该如何设置各层参数呢?如果模型参数设置出错的话,其实模型也往往不能运行了。所以,我们需要首先了解模型各层的含义,比如输出尺寸和可训...
pytorch 预训练模型读取修改相关参数的填坑问题
这篇文章主要介绍了pytorch 预训练模型读取修改相关参数的填坑问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
tensorflow 固定部分参数训练,只训练部分参数的实例
在使用tensorflow来训练一个模型的时候,有时候需要依靠验证集来判断模型是否已经过拟合,是否需要停止训练。1.首先想到的是用tf.placeholder()载入不同的数据来进行计算,比如?12345678910111213141516171819202122232425definference...