caffe训练CIFAR数据库

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caffe训练CIFAR数据库

CIFAR-10是一个用于普适物体识别的数据集.Cifar-10由60000张32*32的RGB彩色图片构成,50000张训练图片,10000张测试图片,分为10类.cifar下载地址: http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 数据集分为3个版本,分别是Matlab.python和二进制格式的,这里选择二进制格式的下载.包含五个训练文件,一个测试文件: 1. cifar二进制数据库转换成lmdb文件新建一个binToLmdb.bat的脚本文件,输入…

实践详细篇-Windows下使用Caffe训练自己的Caffemodel数据集并进行图像分类

三:使用Caffe训练Caffemodel并进行图像分类上一篇记录的是如何使用别人训练好的MNIST数据做训练测试.上手操作一边后大致了解了配置文件属性.这一篇记录如何使用自己准备的图片素材做图像分类.第一篇<实践详细篇-Windows下使用VS2015编译安装Caffe环境(CPU ONLY) >有讲过使用Caffe的背景.所以这篇记录使用的素材就是12306的验证码来进行图像识别分类. 1.准备素材由于这里抓取到的验证码是整合后的大图.就是8张小图片合成的.由于12306的验证码大图并…

caffe︱深度学习参数调优杂记+caffe训练时的问题+dropout/batch Normalization

一.深度学习中常用的调节参数本节为笔者上课笔记(CDA深度学习实战课程第一期) 1.学习率步长的选择:你走的距离长短,越短当然不会错过,但是耗时间.步长的选择比较麻烦.步长越小,越容易得到局部最优化(到了比较大的山谷,就出不去了),而大了会全局最优一般来说,前1000步,很大,0.1:到了后面,迭代次数增高,下降0.01,再多,然后再小一些. 2.权重梯度消失的情况,就是当数值接近于正向∞,求导之后就更小的,约等于0,偏导为0 梯度爆炸,数值无限大对于梯度消失现象:激活函数 Sigmo…

使用caffe训练mnist数据集 - caffe教程实战（一）

个人认为学习一个陌生的框架,最好从例子开始,所以我们也从一个例子开始. 学习本教程之前,你需要首先对卷积神经网络算法原理有些了解,而且安装好了caffe 卷积神经网络原理参考:http://cs231n.stanford.edu/syllabus.html Ubuntu安装caffe教程参考:http://caffe.berkeleyvision.org/install_apt.html 先讲解一下caffe设计的架构吧: 训练mnist数据集使用 build/tools/caffe 训练步骤:…

Caffe训练AlexNet网络，精度不高或者为0的问题结果

当我们使用Caffe训练AlexNet网络时,会遇到精度一值在低精度(30%左右)升不上去,或者精度总是为0,如下图所示: 出现这种情况,可以尝试使用以下几个方法解决: 1.数据样本量是否太少,最起码要千张图片样本. 2.在制作训练样本标签时,是否打乱样本顺序,这样在训练时每取batch_size个样本就可以训练多个类别,以防止时出现常出现0精度或1精度的情况. 3.文件solver.prototxt和文件train_val.prototxt的配置问题,一般调节solver文件中的学习率base…

caffe训练自己的图片进行分类预测--windows平台

caffe训练自己的图片进行分类预测标签: caffe预测 2017-03-08 21:17 273人阅读评论(0) 收藏举报分类: caffe之旅(4) 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 搭建好caffe环境后,就需要用自己的图片进行分类预测,主要步骤如下,主要参照http://www.cnblogs.com/denny402/p/5083300.html,感谢博主: 1.数据准备,下载待训练的图片集,共5类400张,测试集100张,目录分别为data\re\t…

[caffe] caffe训练tricks

Tags: Caffe Categories: Tools/Wheels --- 1. 将caffe训练时将屏幕输出定向到文本文件 caffe中自带可以画图的工具,在caffe路径下: ./tools/extra/parse_log.sh ./tools/extra/extract_seconds.py ./tools/extra/plot_training_log.py.example 日志重定向:在训练命令中加入一行参数,实现log日志定向到文件: caffe train --sover=/…