CSDN论坛 > 其他技术论坛 > 机器视觉

caffe初学者accuracy很低和图片分类失败问题 [问题点数:20分,无满意结帖,结帖人hanweijuan_86]

Bbs1
本版专家分:0
结帖率 100%
CSDN今日推荐
Bbs1
本版专家分:0
Bbs1
本版专家分:0
Bbs1
本版专家分:0
Bbs1
本版专家分:0
Bbs1
本版专家分:0
Bbs1
本版专家分:0
Bbs1
本版专家分:0
Bbs1
本版专家分:0
匿名用户不能发表回复!
其他相关推荐
caffe 准确率一直震荡,从0到0.6反复
可能原因: 猜测版,未经证实,如有虚言,不要怪我…… 一、学习率太大,一般说法,但是通过lr policy调试学习次数很多之后应该不会出现这种情况吧 二、solver里的test interval* train batch size 应该>=train image 总数,保证全部图片循环一轮之后再测试。之前我就是test interval设的太小了,导致accuracy一直震荡……    
caffe输出分类训练时验证集识别错误的样本
本文以mnist以及lenet为例1.将测试错误样本打印出来当运行测试时,最后的输出层为AccuracyLayer层。AccuracyLayer对前一层全连接层ip2的10个神经元输出结果进行排序,然后将最大值所对应的神经元序号与标签label进行比较,相等则判定预测正确;否则判定预测错误。所以,首先对accuracy_layer函数进行功能添加,打开src/caffe/layers/accura...
caffe验证集测试集准确率差别很大的可能原因
用caffe自身的训练方法训练的时候,在验证集上准确率达到99%,可是当我用python接口跑测试数据只有50%左右,我起初以为是过拟合,可看了数据发现分类全部偏向一个类别,几乎所有图片,全部分为印刷类。过拟合也不该这样啊。后来发现是我的均值文件有问题,训练时做了归一化,数据在01之间,可是,直接用训练数据计算的均值在0-255之间,训练时会除255,可是自己用python测试的时候,减去的均值要...
caffe各种计算相似度的函数以及分类测试
import numpy as np import sys import collections from caffe.proto import caffe_pb2 from numpy import * import matplotlib.pyplot as plt import os import shutil from PIL import Image import matplotlib.p...
caffe刚开始训练准确率很高,经过几次训练就达到饱和的原因
以我为例,我的分类任务只有2类,标类标的时候是从1开始,类标号是1,2。这样训练时,准确率很快就达到了饱和(其他操作都正确)。后来把类标2改为0之后,也就是说类标号从0开始的,然后再去训练网络,准确率就是一个慢慢收敛的过程,符合训练时的趋势。原因可能是分类任务的类标是从0开始的,所以类标号不能从1开始。
Caffe做分类初步学习以及遇到的一些坑
1.安装 mac下安装caffe可以参考之前的一篇wiki(在mac下安装caffe),当然如果遇到其他问题请自行google。 对于各种linux系统,网上的教程已经非常多了。 2.caffe代码与架构层次简单介绍 caffe源码是Cpp语言的,基于一些外部的库,包括BLAS(矩阵计算),CUDA(GPU驱动),gflags,glog,boost,protobuf,hdf
对caffe做mnist错误识别样本输出的过程记录
参考博客:Caffe可视化MNIST错误识别样本 果然太小白啊,瞎折腾琢磨,出来结果貌似还不对,反正大概流程是搞懂了 1.首先对accuracy_layer函数进行功能添加,打开ysrc/caffe/layers/accuracy_layer.cpp文件,在第88行添加如下代码段: else { // 预测错误 ,此处else为添加的打印错误样本的代码
caffe和digist来轻松创建高精度的分类网络
机器学习初学者入门实践:怎样轻松创造高精度分类网络 为了实现我们的目标,我们将训练和应用一个卷积神经网络(CNN)。我们将从实践的角度来接近我们的目标,而不是阐释其基本原理。目前人们对人工智能有很大的热情,但其中很多都更像是让物理学教授来教你自行车技巧,而不是让公园里你的朋友来教你。 作者:机器之心|2017-01-06 13:33  收藏   分享
caffe 绘制训练集和测试集的loss和accuracy对比曲线
利用Caffe提供的脚本程序和Caffe训练日志画loss曲线与accuracy曲线。加强版,可以绘制对比曲线。辛辛苦苦修改作成的代码,大家还是给点儿资源分做鼓励吧,如果实在需要又没有资源分,请根据博客留下的联系方式联系我,发送到你邮箱。
学习笔记: 源码 accuracy_layer.cpp 略明
AccuracyLayer 是计算分类准确率的层。输出分类准确率。 1. AccuracyLayer 的成员: topK : 计算 topK 的准确率。默认为1,即 top1 的准确率。 topK准确率准则下,分类正确的定义如下:在你模型对一个样本进行分类时,对于每一类都有产生一 个概率,取topK 个概率对应的predicted label,如果这topK个 predicted l
关闭
关闭