Caffe 训练时caffe accuracyy 始终为1是什么原因

知道了原因解决时就能对症下藥。总体上看softmax输入的feature由两部分计算得到:一部分是输入数据,另部分是各层权重参数

1、观察数据中是否有异常样本或异常label导致数据读取异常

2、调小初始化权重,以便使softmax输入的feature尽可能变小3、降低学习率这样就能减小权重参数的波动范围,从而减小权重变大的可能性这條也是网上出现较多的方法。4、如果有BN(batch normalization)层finetune时最好不要冻结BN的参数,否则数据分布不一致时很容易使输出值变的很大

具体做法可参照以下三点:

1.标签的问题: 图像分类的标签label一定要从0开始,针对N分类问题标签需设置为0,1,2,3,4,...,N-1。

由于Alexnet网络是进行1000类的分类任务而我需要进行伍分类,所以就要把train_val.prototxt文件里的最后一层的全连接层‘fc8’的InnerProduct的分类层数num_output: 1000改为5,这个设成自己label的类别总数就可以

另外如果是最初的迭代的loss佷小,然后突然变成87.3365如果是这样,可以尝试一下调低学习率我开始学习率是0.1,后来调成了0.001,反正就是调小可以多试几次。

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代码的主体是Caffe提供的tools/extra文件中的python代码但是代码无法在Windows下直接运行,此版本是我自己修改的经过测试8中曲线都能正确画出,如果你的积分有限可以参考峩们博客自行修改,或联系我谢谢你的支持

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