Caffe训练AlexNet网络,精度不高或者为0的问题结果
当我们使用Caffe训练AlexNet网络时,会遇到精度一值在低精度(30%左右)升不上去,或者精度总是为0,如下图所示:

出现这种情况,可以尝试使用以下几个方法解决:
1.数据样本量是否太少,最起码要千张图片样本。
2.在制作训练样本标签时,是否打乱样本顺序,这样在训练时每取batch_size个样本就可以训练多个类别,以防止时出现常出现0精度或1精度的情况。
3.文件solver.prototxt和文件train_val.prototxt的配置问题,一般调节solver文件中的学习率base_lr,和train_val文件中batch_size的关系。可参考博客:
http://cache.baiducontent.com/c?m=9d78d513d99212fb0cba837e7c45893153438113608096027ea48439e5732f4b5017e3ac50270704a29a2f2d16ae394bed842173475866e0dbdccf0a83b4c86e69ca303503019b114c8e4cb8cb31748076cc4de9d845b0fced7197afd2d5df5057d700453cdba1d50d1d429d29a34f6fa2bb9e48135813b8e73a&p=8b2a9715d9c342ac10f7ce66530c8d&newp=8339cf0187904ead07bd9b7e0e158a231610db2151d4d1166b82c825d7331b001c3bbfb423231b02d6c2776d06ad4f57e9fb3474350123a3dda5c91d9fb4c57479d7&user=baidu&fm=sc&query=Caffe++AlexNet%CD%F8%C2%E7+max%5Fiter&qid=9f395e02000bf3bb&p1=3
下面附上,我在应用AlexNet网络进行训练时,配置文件的相关参数:


Caffe训练AlexNet网络,精度不高或者为0的问题结果的更多相关文章
- Caffe训练AlexNet网络模型——问题一
训练AlexNet网络时,出现Check failed:datum_height >= crop_size (size vs. 227)错误,具体如下图所示: 根据提示,问题是crop_size ...
- Caffe训练AlexNet网络模型——问题三
caffe 进行自己的imageNet训练分类:loss一直是87.3365,accuracy一直是0 解决方法: http://blog.csdn.net/jkfdqjjy/article/deta ...
- 基于Caffe训练AlexNet模型
数据集 1.准备数据集 1)下载训练和验证图片 ImageNet官网地址:http://www.image-net.org/signup.php?next=download-images (需用邮箱注 ...
- Caffe训练AlexNet网络模型——问题二
训练时,出现Check failed:error == cudaSuccess (2 vs. 0) out of memory,并且accruary = 0,如下图所示: 解决方法:将train_va ...
- 第十六节,卷积神经网络之AlexNet网络实现(六)
上一节内容已经详细介绍了AlexNet的网络结构.这节主要通过Tensorflow来实现AlexNet. 这里做测试我们使用的是CIFAR-10数据集介绍数据集,关于该数据集的具体信息可以通过以下链接 ...
- 使用Caffe训练适合自己样本集的AlexNet网络模型,并对其进行分类
1.在开始之前,先简单回顾一下几个概念. Caffe(Convolution Architecture For Feature Extraction-卷积神经网络框架):是一个清晰,可读性高,快速的深 ...
- 如何用Caffe训练自己的网络-探索与试验
现在一直都是用Caffe在跑别人写好的网络,如何运行自定义的网络和图片,是接下来要学习的一点. 1. 使用Caffe中自带的网络模型来运行自己的数据集 参考 [1] :http://www.cnblo ...
- AlexNet 网络详解及Tensorflow实现源码
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 1. 图片数据处理 2. 卷积神经网络 2.1. 卷积层 2.2. 池化层 2.3. 全链层 3. AlexNet 4. 用Tensorflow搭 ...
- 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 ...
随机推荐
- 安装VisualSVN Server 报错The specified TCP port is occupied
安装过程中报错,如下图所示. The specified TCP port is occupied by another service.Please stop that service or use ...
- 蓝桥杯 剪邮票 DFS (不错的题目)
剪邮票 如[图1.jpg], 有12张连在一起的12生肖的邮票.现在你要从中剪下5张来,要求必须是连着的.(仅仅连接一个角不算相连)比如,[图2.jpg],[图3.jpg]中,粉红色所示部分就是合格的 ...
- c++刷题(21/100)树的打印、矩阵覆盖和括号生成
题目一:把二叉树打印成多行 从上到下按层打印二叉树,同一层结点从左至右输出.每一层输出一行. 思路:一开始以为2维的vector可以直接访问,但是试了是不行,会报错,vector在有值之前不能直接访问 ...
- 天梯赛 L2-011. (二叉树) 玩转二叉树
题目链接 题目描述 给定一棵二叉树的中序遍历和前序遍历,请你先将树做个镜面反转,再输出反转后的层序遍历的序列.所谓镜面反转,是指将所有非叶结点的左右孩子对换.这里假设键值都是互不相等的正整数. 输入格 ...
- 添加 MySql 服务、Tomcat服务到windows服务中
添加 MySql 服务到windows服务中: cmd --> F:\MySql\MySqlServer5.1\bin\mysqld --install 这样用默认的 MySQL 为名称添加一个 ...
- 网络流建图(典型)(EK)
题目链接:https://cn.vjudge.net/contest/68128#problem/B 具体思路: 按照 源点 - > 食物 - > 牛1 - > 牛2 - > ...
- 20165230 2017-2018-2 《Java程序设计》第5周学习总结
20165230 2017-2018-2 <Java程序设计>第5周学习总结 教材学习内容总结 第七章 内部类与异常类 内部类与外嵌类 可以在类中定义另一个类,即内部类 包含内部类的类为内 ...
- Oracle 11.2.0.4在线(Online mode)打补丁14084247解决WRH$_ACTIVE_SESSION_HISTORY不会自动切割的问题
安装了Oracle Database Release 11.2.0.4之后,发现WRH$_ACTIVE_SESSION_HISTORY始终不会自动分割删除, 后来才发现需要应用补丁:14084 ...
- SQl 跨服务器查询脚本示例
1.采用OPENDATASOURCE select top 10 *from OPENDATASOURCE('SQLOLEDB','Data Source=IP地址;User ID=连接用户名称;Pa ...
- MinGw 和 cygwin 的区别和联系
原创 by zoe.zhang .......................................................... 1. windows与Linux操作系统的不同 ...