年龄预测
'(0, 2)','(4, 6)','(8, 12)','(15, 20)','(25, 32)','(38, 43)','(48, 53)','(60, 100)'
卷积-relu-pooling-Local Response Normalization (LRN)层
卷积-relu-pooling-Local Response Normalization (LRN)层
卷积-relu-pooling-Local Response Normalization (LRN)层
全连接-bn-relu-drop
全连接-bn-relu-drop
全连接-accuracy(测试)
全连接-softmaxwithloss(训练)
bn层要和scale层一起使用,bn层中的use_global_stats训练时候为true,测试时候为false
训练数据:1万1千多张,val 1千多张
加bn层的Log信息:训练时间9点40-13.12大约3个半小时,accuracy=0.812 loss=0.741,大约迭代1万2千 的时候到了accuracy=0.78
没加bn层的log信息:训练时间16点51-20点24大约3个半小时,accuracy=0.797 loss=0.913,大约迭代1万1千的时候到了accuracy=0.77
在第一个卷积层后面加了一个y=scale*x后,accuracy=0.77,loss=0.6766
caffe用自己的数据训练网络
1》resize数据到256*256大小,然后转换成lmdb格式
获取文件mean
2>>定义网络结果,trainbnadd.prototxt
3>>定义solver,solverbn.prototxt
4>>训练
各种参数:
如果有两个lr_mult, 则第一个表示权值的学习率,第二个表示偏置项的学习率。一般偏置项的学习率是权值学习率的两倍
decay_mult
权值衰减,为了避免模型的over-fitting,需要对cost function加入规范项。
bn层要和scale层一起使用
bn层中use_global_stats: false在训练时候关,在测试时候开
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