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. Hadoop部署方式-本地模式(Local (Standalone) Mode)

    Hadoop部署方式-本地模式(Local (Standalone) Mode) 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. Hadoop总共有三种运行方式.本地模式(Local ...

  2. Vue.js学习笔记(一)

    其它前端主流框架可以做的事,Vue.js几乎都可以做, nuxt框架:可以实现vue的服务器端渲染, weex:使用vue语法编写原生app. 基础内容 基础语法 MVVM设计模式 前端组件化 vue ...

  3. ASP.NET Core的身份认证框架IdentityServer4--(5)自定义用户登录(使用官网提供的UI)

    IdentityServer官方提供web页面,可以根据需求修改样式.具体UI下载跟配置参考官网文档. 文档地址:https://identityserver4.readthedocs.io/en/r ...

  4. SSM简单整合教程&测试事务

    自打来了博客园就一直在看帖,学到了很多知识,打算开始记录的学习到的知识点 今天我来写个整合SpringMVC4 spring4 mybatis3&测试spring事务的教程,如果有误之处,还请 ...

  5. idea 永久注册

    1.在百度输入http://idea.lanyus.com/  2.点击这个网址http://idea.lanyus.com/jar/JetbrainsCrack-3.1-release-enc.ja ...

  6. react-music React全家桶项目,精品之作!

    React-Music 全家桶项目,精品之作! 一.简介 该项目是基于React全家桶开发的一个音乐播放器,技术栈采用:Webpack + React + React-redux + React-ro ...

  7. soj1762.排座椅

    1762. 排座椅 Constraints Time Limit: 1 secs, Memory Limit: 32 MB Description 上课的时候总有一些同学和前后左右的人交头接耳,这是令 ...

  8. 20155301 2016-2017-2 《Java程序设计》第6周学习总结

    20155301 2016-2017-2 <Java程序设计>第6周学习总结 教材学习内容总结 1.串流设计,在数据来源与目的地之间,简介两者的是串流对象,在来源于目的地都不知道的情况下, ...

  9. 20155310 2016-2017-2 《Java程序设计》第六周学习总结

    20155310 2016-2017-2 <Java程序设计>第六周学习总结 教材学习内容总结 4.1 Y86指令集体系结构 •有8个程序寄存器:%eax.%ecx.%edx.%ebx.% ...

  10. 在springMVC中使用自定义注解来进行登录拦截控制

    1:java注解使用是相当频繁,特别是在搭建一些框架时,用到类的反射获取方法和属性,用的尤其多. java中元注解有四个: @Retention     @Target     @Document  ...