自己的数据,模型loss不收敛,识别率上不去,请问如何调参?

自己的数据,1w训练集2k5验证集,size=32*32,二分类任务。
模型loss只能降到0.6左右,识别率为66%
模型结构如下:
conv1-pool1-relu1-norm1-
conv2-pool2-relu2-norm2-
conv3-pool3-relu3-
ip1-relu4-drop1-ip2-relu5-ip3
参数如下:
train-batch-size = 64
test-batch-size = 30
base_lr = 0.01(0.001也试过)
momentum = 0.9
weight_decay = 0.005
lr_policy = step
gamma = 0.1
max_iter = 20000
数据和label检查好多次,应该不会有错的,
请指教,谢谢。
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max iter 起码20w吧,而且66%已经不低了。然后你可以多弄点test daya然后fine tune他们

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