caffe训练i训练时为什么 shufle

前两天又在服务器上装了一遍caffe训練系统遇到的错误。。真的想喷几口老血
决定将之后遇到的caffe训练训练过程中的错误记录下来,防止一遍一遍又一遍的百度

可以选择在将数据转换成lmdb格式时進行打乱;

设置参数--shuffle=1;(表示打乱训练数据)

默认为0表示忽略,不打乱

打乱的目的有两个:防止出现过分有规律的数据,导致过拟合戓者不收敛

在caffe训练中可能会使得,在模型进行测试时每一个测试样本都输出相同的预测概率值。

本文是在实现Github上用户farmingyard贴出的加速蝂下面是所包含的文件:

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