最近有人问起在YOLOv2训练过程中输出在终端的不同的参数分别代表什么含义,如何去理解这些参数?本篇文章中我将尝试着去回答这个有趣的问题. 刚好现在我正在训练一个YOLOv2模型,拿这个真实的例子来讨论再合适不过了,下边是我训练中使用的 .cfg 文件(你可以在cfg文件夹下找到它): 以下是训练过程中终端输出的一个截图: 以上截图显示了所有训练图片的一个批次(batch),批次大小的划分根据我们在 .cfg 文件中设置的subdivisions参数.在我使用的 .cfg 文件中 batch =

原英文地址: https://timebutt.github.io/static/understanding-yolov2-training-output/ 最近有人问起在YOLOv2训练过程中输出在终端的不同的参数分别代表什么含义,如何去理解这些参数?本篇文章中我将尝试着去回答这个有趣的问题. 刚好现在我正在训练一个YOLOv2模型,拿这个真实的例子来讨论再合适不过了,下边是我训练中使用的 .cfg 文件(你可以在cfg文件夹下找到它): 以下是训练过程中终端输出的一个截图: 以上截图显示了所

直接输入ps后可以看到如下信息: # ps ps USER     PID   PPID  VSIZE  RSS     WCHAN    PC         NAME root      1     0     276    188   c0099f1c 000086e8 S /init root      2     0     0      0     c004df64 00000000 S kthreadd root      3     2     0      0     c003

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,迭代次数增高,下降0.01,再多,然后再小一些. 2.权重 梯度消失的情况,就是当数值接近于正向∞,求导之后就更小的,约等于0,偏导为0 梯度爆炸,数值无限大 对于梯度消失现象:激活函数 Sigmo

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:5946134 # batch_size = 32 # 参数总数:5262436 # batch_size = 64 # 参数总数:4770788 # batch_size = 100 # 参数

Oracle Statspack报告中各项指标含义详解~~学习性能必看!!! Data Buffer Hit Ratio#<#90# 数据块在数据缓冲区中的命中率,通常应该在90%以上,否则考虑加大 db_block_buffers(9i 以上可是db_cache_size) Buffer Nowait Ratio#<#99# 在缓冲区中获取buffer 的未等待比率 Library Hit Ratio#<#98# 主要代表着sql在共享区的命中率,通常在98%以上 In Memory

php编译参数选项  PHP_INSTALL_PATH=/data/web/php MYSQL_INSTALL_PATH=/data/web/mysql ./configure --prefix=${PHP_INSTALL_PATH} --with-config-file-path=${PHP_INSTALL_PATH}/etc --with-mysql=${MYSQL_INSTALL_PATH} --with-mysqli=${MYSQL_INSTALL_PATH}/bin/mysql_con

sklearn之train_test_split()函数各参数含义(非常全) 在机器学习中,我们通常将原始数据按照比例分割为“测试集”和“训练集”,从 sklearn.model_selection 中调用train_test_split 函数  简单用法如下: X_train,X_test, y_train, y_test =sklearn.model_selection.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.4, rando

1.oracle pctfree和pctused详解   http://www.cnblogs.com/linjiqin/archive/2012/01/16/2323320.html http://blog.csdn.net/huang_xw/article/details/6995442 2.Oracle中用创建表时Storage中参数的含义 http://www.cnblogs.com/rootq/articles/1089383.html

 hadoop三个配置文件的参数含义说明     1       获取默认配置 配置hadoop,主要是配置core-site.xml,hdfs-site.xml,mapred-site.xml三个配置文件,默认下来,这些配置文件都是空的,所以很难知道这些配置文件有哪些配置可以生效,上网找的配置可能因为各个hadoop版本不同,导致无法生效.浏览更多的配置,有两个方法: 1.选择相应版本的hadoop,下载解压后,搜索*.xml,找到core-default.xml,hdfs-default.x

Beholder is a TensorBoard plugin for viewing frames of a video while your model trains. It comes with tools to visualize the parameters of your network, visualize arbitrary arrays like gradients. Beholder是一个TensorBoard插件,用于在模型训练时查看视频帧. 它具有可视化网络参数的工具,

C关键字typedef--为C中各种数据类型定义别名. 在此插一点C知识 int main(int argc,const char *argv[],const char *envp[])主函数的红色部分参数含义 int argc--参数数目[argument count], int argv--参数值[argument value], const char *envp--传递系统环境变量.

序号 参数 含义 1 tn 搜索框所属网站.比如 tn=sitehao123,就是 http://www.hao123.com/ 左上那个搜索框(指通过什么方式到达百度首页搜索界面;) 2 s?wd 指关键词, “wd=” 是英文的word的缩写,参数表示的是搜索关键词的内容,如果是汉字那么这个参数是汉字的十六进制形式,如果是英文,那么这个参数就用该英文来表示 3 rsv_bp (0,1,2) 0是首页输入:1是顶部搜索输入:2是底部搜索输入 4 rsv_spt (1,3还有其他的数字,暂时没发

一些编译php时的configure 参数 ./configure –prefix=/usr/local/php php 安装目录 –with-apxs2=/usr/local/apache/bin/apxs –with-config-file-path=/usr/local/php/etc 指定php.ini位置 –with-mysql=/usr/local/mysql mysql安装目录,对mysql的支持 –with-mysqli=/usr/local/mysql/bin/mysql_co

论文笔记:Densely Connected Convolutional Networks(DenseNet模型详解) 2017年09月28日 11:58:49 阅读数:1814 [ 转载自http://www.yyliu.cn/post/7cabb4ff.html ] CVPR 2017上,清华大学的Zhuang Liu.康奈尔大学的Gao Huang和Kilian Q.Weinberger,以及Facebook研究员Laurens van der Maaten 所作论文Densely Con

jQuery中Ajax事件beforesend及各参数含义 转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_609f9fdd0100wprz.html Ajax会触发很多事件. 有两种事件,一种是局部事件,一种是全局事件: 局部事件:通过$.ajax来调用并且分配. $.ajax({ beforeSend: function(){ // Handle the beforeSend event }, complete: function(){ // Handle the com

理解dropout from:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/49022443 http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3258122.html 开篇明义,dropout是指在深度学习网络的训练过程中,对于神经网络单元,按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃.注意是暂时,对于随机梯度下降来说,由于是随机丢弃,故而每一个mini-batch都在训练不同的网络. Dropout是指在模型训练时随机让网络某些

Mysqldump参数大全  这 些参数 不同于 mysql 的那些参数  :2 种类型的参数含义是不一样的 Mysqldump参数大全(参数来源于mysql5.5.19源码) 参数 参数说明 --all-databases , -A 导出全部数据库. mysqldump -uroot -p --all-databases --all-tablespaces , -Y 导出全部表空间. mysqldump -uroot -p --all-databases --all-tablespaces -

mysql命令行参数  --- 这些参数不同于  mysqldump  后的 那些参数   :2种类型的参数 含义是不一样的 一,mysql命令行参数 Usage: mysql [OPTIONS] [database] //命令方式 -?, --help //显示帮助信息并退出 -I, --help //显示帮助信息并退出 --auto-rehash //自动补全功能,就像linux里面,按Tab键出提示差不多,下面有例子 -A, --no-auto-rehash //默认状态是没有自动补全功能

1.报错:“db_lmdb.hpp:14] Check failed:mdb_status ==0(112 vs.0)磁盘空间不足.” 这问题是由于lmdb在windows下无法使用lmdb的库,所以要改成leveldb. 但是要注意:由于backend默认的是lmdb,所以你每一次用到生成的图片leveldb数据的时候,都要把“--backend=leveldb”带上.如转换图片格式时: 又如计算图像的均值时: 还有在.prototxt中 data_param { source: "./mys