参数调节

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caffe 训练模型好了一个模型,精度也很高,但是分类结果却很差

深度学习应用王老头 回复了问题 • 10 人关注 • 10 个回复 • 3579 次浏览 • 2018-04-09 11:45 • 来自相关话题

deeplabv2训练,loss和accuracy异常

语义图像分割路人K 回复了问题 • 2 人关注 • 2 个回复 • 584 次浏览 • 2018-02-05 15:33 • 来自相关话题

使用DeepLab的卷积层训练Faster RCNN精度很低

参数调节喜欢潜水的鱼_ 回复了问题 • 2 人关注 • 1 个回复 • 482 次浏览 • 2017-10-25 10:05 • 来自相关话题

batch-normalization算法导致的算法不收敛问题

人脸识别yuchiwang 回复了问题 • 14 人关注 • 5 个回复 • 11979 次浏览 • 2017-10-17 11:52 • 来自相关话题

loss值不变化

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参数调节匿名用户 回复了问题 • 1 人关注 • 1 个回复 • 604 次浏览 • 2017-10-13 12:58 • 来自相关话题

训练开始后loss值不变化

深度学习应用人工智能学者 回复了问题 • 7 人关注 • 5 个回复 • 4450 次浏览 • 2017-09-12 11:16 • 来自相关话题

imagenet迭代次数的问题

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图像分类c408550969 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 426 次浏览 • 2017-09-10 09:25 • 来自相关话题

关于图像识别test准确率很高,但是用classification进行单张图像分类识别时准确率不高的问题

深度学习应用张小椰 回复了问题 • 6 人关注 • 4 个回复 • 2034 次浏览 • 2017-09-07 21:25 • 来自相关话题

faster rcnn 训练出现 loss=nan 学习率设置为0 也还是出现

综合问题fipan 回复了问题 • 5 人关注 • 2 个回复 • 3120 次浏览 • 2017-08-31 14:53 • 来自相关话题

loss无穷大

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综合问题ECEPA-禧戏 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 431 次浏览 • 2017-08-19 17:23 • 来自相关话题

关于训练集和验证集的loss和acc

深度学习理论weiger 回复了问题 • 1 人关注 • 1 个回复 • 3263 次浏览 • 2017-08-10 13:23 • 来自相关话题

使用batch-normalization层使回传梯度消失

参数调节pyramide 回复了问题 • 2 人关注 • 2 个回复 • 495 次浏览 • 2017-08-07 19:32 • 来自相关话题

FCN 图像分割 loss

语义图像分割匿名用户 回复了问题 • 2 人关注 • 3 个回复 • 698 次浏览 • 2017-07-30 10:05 • 来自相关话题

FCN solver max_iter 设多少合适?

语义图像分割joshua_1988 回复了问题 • 2 人关注 • 1 个回复 • 564 次浏览 • 2017-07-27 08:20 • 来自相关话题

为什么迭代次数少的反而实际成功率高?

图像分类CatherineW 回复了问题 • 2 人关注 • 2 个回复 • 576 次浏览 • 2017-07-25 16:15 • 来自相关话题

loss不收敛,一直是8到9之间徘徊

参数调节asdfee 回复了问题 • 6 人关注 • 4 个回复 • 6728 次浏览 • 2017-07-10 21:59 • 来自相关话题

Caffe 训练时 accuracy 始终为1是什么原因?

综合问题huxuanlai 回复了问题 • 5 人关注 • 5 个回复 • 5139 次浏览 • 2017-05-17 15:32 • 来自相关话题

acc一直是 0.1,loss一直是87,10分类问题,这是怎么回事???

框架开发使用Francis_ZHOU 回复了问题 • 8 人关注 • 5 个回复 • 1391 次浏览 • 2017-02-18 16:48 • 来自相关话题

训练网络时,loss下降后又快速上升

参数调节401晴空 回复了问题 • 5 人关注 • 2 个回复 • 5055 次浏览 • 2016-12-29 10:12 • 来自相关话题

caffe 训练模型好了一个模型,精度也很高,但是分类结果却很差

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综合问题huxuanlai 回复了问题 • 5 人关注 • 5 个回复 • 5139 次浏览 • 2017-05-17 15:32 • 来自相关话题

acc一直是 0.1,loss一直是87,10分类问题,这是怎么回事???

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