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solver_param 中有一个 debug_info: False 选项,默认是False,打开之后你可以看到所有层传递的梯度信息了

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这样运算的依据是什么呢,应该不是随随便便就把两个矩阵内部运算了吧

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做10分类的任务num_output应该是11,全连接层需要11个输出维度(num_output:11),还有一个是背景,不在你10个类别当中的,千万不要忘了哦,不然就出问题了,很大的问题。如果是11就对了,不是11就重新训练吧。

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看你的loss有多大了,这个和你的标签有关。是多分类的还是而分类的呢。你添加的分类层就是输出label是0、1、2、3……这样么。 你可以用已有网络的model作为你的预训练模型,后面加一层,带上初始化方式,前几层可以冻结不更新权值参数(在你的train.p...

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按照层名字对应的,也就是说model训练的时候train.prototxt有conv1、conv2、ip1、ip2,而你使用这个model的时候网络中只会对新的prototxt中的对应叫做“conv1、conv2、ip1、ip2”层进行model的参数初始化。...

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