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

  1. 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 ...

  2. 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 ...

  3. 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 ...

  4. 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 ...

  5. 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 ...

  6. 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 ...

  7. 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 ...

  8. 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 ...

  9. 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

  1. SVN不能提交代码

    Error: Some resources were not reverted. Attempted to lock an already-locked dir svn: Working copy ' ...

  2. python学习笔记2--list

    一.list操作 list=['xiaohei','xiaobai','xiaohong']#定义一个数组 name=[]#定义一个空数组 #查 #下标是从0开始 print(list[1]) #-1 ...

  3. 10 款非常棒的CSS代码格式化工具推荐

    如果你刚开始学习CSS,这意味着你的很多代码或结构可能需要优化,比如你可能过多使用了类.添加了多余的间隔或空行等等,这将导致代码臃肿.混乱,可读性和执行效率将大大降低. 本文为你整理了几款CSS工具, ...

  4. 20155201 2016-2017-2 《Java程序设计》第六周学习总结

    20155201 2016-2017-2 <Java程序设计>第六周学习总结 教材学习内容总结 第十章 输入/输出 字节输入类: Java将输入/输出抽象化为串流,数据有来源及目的地,衔接 ...

  5. JavaScript的基本介绍

    JavaScript入门介绍 输出语句:document.write()   1.执行顺序:从上到下,每一天语句是要加分号的,如果不加的话,浏览器会默认帮你自动添加,分号.   2.注释:一行注释就是 ...

  6. UNIX网络编程 第5章 TCP客户/服务器程序示例

    UNIX网络编程 第5章 TCP客户/服务器程序示例

  7. [转]softmax函数详解

    答案来自专栏:机器学习算法与自然语言处理 详解softmax函数以及相关求导过程 这几天学习了一下softmax激活函数,以及它的梯度求导过程,整理一下便于分享和交流. softmax函数 softm ...

  8. 图片压缩之 PNG

    作者:程志达链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/19570424来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. PNG(Portable N ...

  9. wamp中mysql安装时能启动,重启后无法启动的解决办法

    第一次安装wamp之后,所有服务可以正常使用,但是重启之后wamp的图标就变成黄色的了,重装了也这样 查看一下错误日志: 日志显示的错误是这样的: 日志提示可能是3306端口被占用的错误,那来看一下是 ...

  10. Javascript中的Callback方法浅析

    什么是callback?  回调函数就是一个通过函数指针调用的函数.如果你把函数的指针(地址)作为参数传递给另一个函数,当这个指针被用为调用它所指向的函数时,我们就说这是回调函数.回调函数不是由该函数 ...