train loss与test loss结果分析 train loss 不断下降,test loss不断下降,说明网络仍在学习; train loss 不断下降,test loss趋于不变,说明网络过拟合; train loss 趋于不变,test loss不断下降,说明数据集100%有问题; train loss 趋于不变,test loss趋于不变,说明学习遇到瓶颈,需要减小学习率或批量数目; train loss 不断上升,test loss不断上升,说明网络结构设计不当,训练超参数设置不…

Caffe_Loss 损失函数为深度学习中重要的一个组成部分,各种优化算法均是基于Loss来的,损失函数的设计好坏很大程度下能够影响最终网络学习的好坏.派生于 \(LossLayer\),根据不同的Loss层有不同的参数; 1.基本函数 主要包含构造函数,前向.后向以及Reshape,部分有SetUp的函数,每层都有Loss参数 explicit XXXLossLayer(const LayerParameter& param): LossLayer<Dtype>(param),dif…

如同前几篇的可视化,这里采用的也是jupyter notebook来进行曲线绘制. // In [1]: #加载必要的库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import sys,os,caffe #设置当前目录 caffe_root = '/home/bnu/caffe/' sys.path.insert(0, caffe_root + 'python') os.chdir(caffe_ro…

本文来自<A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition>,时间线为2016年.采用的loss是Center loss. 0 引言 通常使用CNN进行特征学习和标签预测的架构,都是将输入数据映射到深度特征(最后一层隐藏层的输出),然后到预测的标签,如图1. 在通用目标,场景和动作识别中,预测的样本归属的类别也处在训练集中,这被称为"闭集识别".因此,预测的标签能表示模型的性能,且sof…

案例: 预测酸奶的日销量, 由此可以准备产量, 使得损失小(利润大),假设销量是y , 影响销量的有两个因素x1, x2, 需要预先采集数据,每日的x1,x2和销量y_, 拟造数据集X,Y_, 假设y_=x1+x2,为了更真实加一个噪声(-0.05-0.05) batch_size=8 #一次喂给神经网络多少数据 seed=23455 #构造数据集 rdm=np.random.RandomState(seed) #基于seed产生随机数 X=rdm.rand(32,2) #32组数据 Y_=[[…

tensorflow中学习率.过拟合.滑动平均的学习 tensorflow中常用学习率更新策略 TensorFlow学习--学习率衰减/learning rate decay 分段常数衰减 分段常数衰减是在事先定义好的训练次数区间上,设置不同的学习率常数.刚开始学习率大一些,之后越来越小,区间的设置需要根据样本量调整,一般样本量越大区间间隔应该越小.tf中定义了tf.train.piecewise_constant 函数,实现了学习率的分段常数衰减功能. 指数衰减 指数衰减是比较常用的衰减方法,…

# Multi-class (Nonlinear) SVM Example # # This function wll illustrate how to # implement the gaussian kernel with # multiple classes on the iris dataset. # # Gaussian Kernel: # K(x1, x2) = exp(-gamma * abs(x1 - x2)^2) # # X : (Sepal Length, Petal Wi…

iris二分类 # Linear Support Vector Machine: Soft Margin # ---------------------------------- # # This function shows how to use TensorFlow to # create a soft margin SVM # # We will use the iris data, specifically: # x1 = Sepal Length # x2 = Petal Width…

得到每个epoch的loss和predict精度后,就可以愉快地画图直观地看出训练结果和收敛性了. # coding:utf-8 import matplotlib.pyplot as plt data_dir = "D:\\result.txt" Train_Loss_list = [] Train_Accuracy_list = [] Valid_Loss_list = [] Valid_Accuracy_list = [] f1 = open(data_dir,'r') data…

这几天关于accuracy和loss的计算有一些疑惑,原来是自己还没有弄清楚. 给出实例 def train(train_loader, model, criteon, optimizer, epoch): train_loss = 0 train_acc = 0 num_correct= 0 for step, (x,y) in enumerate(train_loader): # x: [b, 3, 224, 224], y: [b] x, y = x.to(device), y.to(de…