caffe訓練與微調時的區別
以AlexNet為例，當我們自己訓練網路時，我們需要將第8層的網路結改為lr_mult:1，lr_mult:2，然後再去訓練，並且我們需要修改第8層的名稱；當我們微調時，需要將這兩個引數分別乘以10，然後再去微調網路。
PS: 檢視自己訓練網路準確率的語句：./build/tools/caffe test -model=./data/gray1/train_val.prototxt -weights=./data/gray1/caffenet_train_iter_5000.caffemodel -gpu=0
相關推薦
caffe訓練與微調時的區別
以AlexNet為例，當我們自己訓練網路時，我們需要將第8層的網路結改為lr_mult:1，lr_mult:2，然後再去訓練，並且我們需要修改第8層的名稱；當我們微調時，需要將這兩個引數分別乘以10，然後再去微調網路。 PS: 檢視自己訓練網路準確率的語句：./bu
使用caffe訓練faster-rcnn時遇到的問題總結
經過今天一天的實驗，充分了解了在深度學習領域，視訊記憶體大的重要性。 不得不承認，有了N卡以後，效率提高了很多，當然這也得益於糾纏於cpu訓練faster rcnn的日子.... （1）今天早上，主要解決了faster rcnn 下的caffe不能編譯的問題。 問題產生的原
Caffe訓練深度學習網路的暫停與繼續
Caffe訓練深度學習網路的暫停與繼續 博主在訓練Caffe模型的過程中，遇到了如何暫停訓練並斷點繼續訓練的問題。在此記錄下有關這個問題的幾種解決方案。更新於2018.10.27。 方法1：臨時暫停 這種方法是用於臨時暫停Caffe訓練，暫停後可以以完全相同的配置從斷點處繼續
執行時異常與一般異常區別
Java提供了兩類主要的異常:runtime exception和checked exception。 checked exception： checked 異常也就是我們經常遇到的IO異常，以及SQL異常都是這種異常。 對於這種異常，JAVA編譯器強制要求我們必需對出現的這些異常進行
Java物件宣告時:new與null的區別
作者：林子云連結：https://www.zhihu.com/question/21468505/answer/18333632來源：知乎著作權歸作者所有。商業轉載請聯絡作者獲得授權，非商業轉載請註明出處。 首先要明白，java裡物件傳遞的時候，傳遞的都是引用（也就是物件的地址），這比傳遞整個物件高效的多。
編譯時異常與執行時異常的區別
Java異常類層次結構圖 Java異常類層次結構圖 執行時異常：都是RuntimeException類及其子類異常，如NullPointerException(空指標異常)、IndexOutOfBoundsException(下標越界異常)等，這些異常是不檢查異常，程式中可以選擇捕獲處理，也可以
10、Caffe學習與應用 -訓練（卷積層引數、池化層引數、學習率、正則化）
10.2訓練 一、卷積層引數tricks 圖片輸入是2的冪次方，例如32、64、96、224等。 卷積核大小是3*3或者5*5。 輸入圖片上下左右需要用0來補充，即padding，且假如卷積核大小是5那麼padding就是2（圖片左右上下都補充2），卷積核大小是3pa
10、深度學習框架Caffe學習與應用--訓練結果影象分析
一、觀察損失曲線：學習率 橫軸：輪。 縱軸：損失。 黃色：學習率太高； 藍色：學習率太低； 綠色：學習率高了； 紅色：學習率最好； 二、放大損失曲線：學習率、batch大小 沒有呈現線性：說明學習率低了。 下降太慢：說明學習率太高。 寬度
Java之執行時異常與編譯時異常區別
Java中用2種方法處理異常： 1.在發生異常的地方直接處理； 2.將異常拋給呼叫者,讓呼叫者處理。 Java異常可分為3種： (1)編譯時異常:Java.lang.Exception (2)執行期異常:Java.lang.RuntimeException (3)
caffe學習筆記4-matcaffe訓練與測試
.m檔案流程（訓練或者測試） 1. 新增路徑 caffe/matlab 使得 Matlab 可以使用 matcaffe， +caffe資料夾下都是matcaffe的.m介面,可用matlab操作caffe網路 if exist('../+caffe', 'dir
C# 多執行緒操作介面時，使用Invoke與BeginInvoke的區別
Invoke方法的引數很簡單，一個委託，一個引數表(可選)，而Invoke方法的主要功能就是幫助你在 UI執行緒(即建立控制元件的執行緒)上呼叫委託所指定的方法。Invoke方法首先檢查發出呼叫的執行緒(即當前執行緒)是不是UI執行緒，如果是，直接執行委託指向 的方法
caffe學習筆記2-caffe命令列訓練與測試
Train訓練（用cmdcaffe命令列） （solver.prototxt） 在使用cmdcaffe時，需要預設切換到Caffe_Root資料夾下，需要使用上述命令才可以使用tools下的caffe介面，因為caffe預設都需要從根目錄下面執行檔案。 1、訓練模型，以mn
caffe訓練CNN時，loss不收斂原因分析
人工智慧/機器學習/深度學習交流QQ群：811460433 也可以掃一掃下面二維碼加入微信群，如果二維碼失效，可以新增博主個人微信，拉你進群 1. 資料和標籤 資料分類標註是否準確？資料是否乾淨？ 另外博主經歷過自己建立資料的時候資料標籤設定為1,2，...，N，
caffe︱深度學習引數調優雜記+caffe訓練時的問題+dropout/batch Normalization
一、深度學習中常用的調節引數 1、學習率 步長的選擇：你走的距離長短，越短當然不會錯過，但是耗時間。步長的選擇比較麻煩。步長越小，越容易得到區域性最優化（到了比較大的山谷，就出不去了），而大了會全域性最優 一般來說，前1000步，很大，0.1；到了後面，迭代次數增高，
keras系列︱影象多分類訓練與利用bottleneck features進行微調（三）
不得不說，這深度學習框架更新太快了尤其到了Keras2.0版本，快到Keras中文版好多都是錯的，快到官方文件也有舊的沒更新，前路坑太多。 到發文為止，已經有theano/tensorflow/CNTK支援keras,雖然說tensorflow造勢很多，但是筆
caffe訓練網路時loss突然增大並維持在86.3333333的問題解決
caffe中loss表示網路的收斂情況。loss不斷變小表示網路是收斂的，正常情況下，loss會小到零點幾的一個數之後上下波動。 造成loss突然增大並一直不降，可能的原因有很多種。大體如下： 資料
第四章：activiti RuntimeService設定獲和取流程變數，及與taskService的區別，開始和完成任務時設定流程變數
上一章我們講了taskService獲取流程變數的過程，這裡我們講講RuntimeService是怎麼設定和獲取的，其實過程跟taskService是差不多的。RuntimeService 與流程例項及執行物件相關，對於的表是：act_ru_executionTaskServ
Caffe:製作與訓練自己的圖片資料
一、製作資料 根據上篇內容來製作資料。 我用的是中草藥的資料，包括三種藥材； cheqianzi：700張 JianLianHua:1000張 pugongying:500張
DeepLearning: 資料處理5:將caffe訓練時螢幕輸出視覺化（matlab程式碼）
說明：必須再前一篇博文的基礎上使用本文中的程式碼。先將螢幕輸出儲存到文字中，然後在使用本文中的程式碼。。。同樣，這裡只是我的環境下調通的，根據個人，適當調整程式碼就行了。。。都是重複造輪子，沒啥技術含量。。。 % 根據caffe輸出文件，作出accurac
caffe訓練自己的資料時的錯誤
[email protected]:/home/wzy/caffe-master# sh examples/wzy/create_meanfile.sh F0821 16:03:04.561220 17469 db_lmdb.hpp:15] Check fa