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1.fine-tuning没毛病 2.要看你具体的数据集是不是跟alxenet比较像,如果是学习率设置小点没问题,如果差距很大还是跟原论文里一样吧0.01,这个其实完全可以多跑几组试试。 3.既然是两个分支,loss是怎么设计的,如果大类的梯度范围是-100~...

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图像分类比较好理解,就是要区分图像所属的类别,每个图像都是有所属标签的,希望的效果就是给一幅图像,能得出这幅 图像是什么类别。这个比较粗糙,因为一幅图像往往包含了很多信息,但是这里一般是指主体是什么类别。 图像定位不是很清楚,不知道你是翻译的那个单词。 图像检...

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一般公开源码的人,论文里都会提,没提的一般很难找,或者就没公开。真公开了,谁还不愿意显摆显摆。

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第一个大神说的对,是有降维的效果,因为1x1的卷积层output_num比输入层的output_num数量明显少了很多,所以起到了降维的效果!

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正常来说训练阶段的loss都会比测试阶段的低,因为参数是根据训练集调整出来的 至于accuracy不在变化说明已经收敛了,正常训练集跟测试集的loss应该都趋于平稳。 这个时候想让正确率再提高就需要试试一些常用的小技巧了,比如数据预处理之类的,或者调整学习率(...

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