keras中的一些小tips（一）

写这篇博客的原因主要是为了总结下在深度学习中我们常会遇到的一些问题，以及不知道如何解决，我准备把这个部分作为一个系列，为了让大家少走一些坑，对于本博客有什么错误，欢迎大家指出，下面切入正题吧。 1. 深度学习，一个令人头疼的问题就是如何调参? 简而言之，如果数据集复杂的话，那么就要增加<em>网络</em>的层数，模型欠拟合了，加节点。 2. 关于验证集的<em>loss</em><em>曲线</em>和acc<em>曲线</em>震荡，不平滑问题 出现los

模型调参：绘制loss曲线图

模型调参：绘制<em>loss</em><em>曲线</em>图

急急急！使用keras训练BiLSTM时，经过几个epoch后，loss增大，acc降低是什么原因？

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训练集、测试集loss容易出现的问题总结

                   训练集、测试集<em>loss</em>容易出现的问题总结 train <em>loss</em> 不断下降，test <em>loss</em>不断下降：说明<em>网络</em>仍在学习; train <em>loss</em> 不断下降，test <em>loss</em>趋于不变：说明<em>网络</em>过拟合; train <em>loss</em> 趋于不变，test <em>loss</em>不断下降：说明数据集100%有问题; train <em>loss</em> 趋于不变，test <em>loss</em>趋于不变：说明学...

绘制loss曲线

从log文件中析取各部分<em>loss</em>值 cat filename | grep smoothed_<em>loss</em> | awk '{print $11}' > smoothed_<em>loss</em>.txt 绘制各个部分<em>曲线</em>的code from pylab import * import pylab as pl values = [] with open('./baseline7/cls_<em>loss</em>.txt') as

python 计算Loss曲线的移动平均

前言：          在深度学习训练的过程中经常需要看<em>loss</em>的<em>曲线</em>，如果<em>loss</em>被存成npy文件了，如何去查看，查看之后如何利用代码实现在TensorBoard里面的将<em>曲线</em>变平缓的功能。 用下面的一行代码读取<em>loss</em>.npy文件 y = np.load(r&quot;G:\Competition\AI challenge\Vnet\<em>loss</em> (1).npy&quot;) 然后计算y的移动平均，里面有用...

train loss和test loss的变化趋势分析

变化趋势分析 1.train <em>loss</em> 不断下降，test <em>loss</em>不断下降，说明<em>网络</em>仍在学习;（最好的） 2.train <em>loss</em> 不断下降，test <em>loss</em>趋于不变，说明<em>网络</em>过拟合;（max pool或者正则化） 3.train <em>loss</em> 趋于不变，test <em>loss</em>不断下降，说明数据集100%有问题;（检查dataset） 4.train <em>loss</em> 趋于不变，test <em>loss</em>趋于不变，说...

绘制loss和accuracy曲线

JLU-IPVR 听笙 做过训练的同学们都知道，我们很关注训练过程中<em>loss</em>和<em>accuracy</em>这两个参数值的变化，<em>loss</em>值不断减小，证明它正在趋于收敛，<em>accuracy</em>值不断增加，证明它的准确率在不断提升，这都是我们想看到的，实际上我们也希望能够直观的看到他们的变化趋势。这篇文章讲解的就是如何将<em>loss</em>和<em>accuracy</em>的变化<em>曲线</em>描绘出来。 在训练过程中我们会发现有<em>这样</em>一些东西： 这

caffe学习:绘制loss曲线和accuracy曲线

<em>loss</em><em>曲线</em>与<em>accuracy</em><em>曲线</em>

caffe绘制loss曲线和accuracy曲线

绘制<em>loss</em>和<em>accuracy</em><em>曲线</em> 首先需要注意：不同版本的caffe训练的log日志不同，一定要用相对应的extra文件夹内的工具来进行解析log文件 首先将extra文件夹拷贝到log文件夹内。 copy plot_training_log.py.example 将结尾去掉。 需要将要解析的如caffe.sy.sy.log.INFO.20180105-142432.25764 重命名以lo...

PyTorch绘制训练过程的accuracy和loss曲线

PyTorch、Caffe绘制训练过程的<em>accuracy</em>和<em>loss</em><em>曲线</em> 衡量模型的好坏其实最重要的看的就是准确率与损失率，所以将其进行可视化是一个非常重要的一步。<em>这样</em>就可以直观明了的看出模型训练过程中准确率以及损失率的变化。 因为博主一直是在caffe和pytorch进行深度学习研究的，之前查了相关资料发现caffe有相关的绘制方法，但是pytorch并没有找到，所以在这里进行总结。 Caf...

train loss与test loss结果分析

train <em>loss</em> 不断下降，test <em>loss</em>不断下降，说明<em>网络</em>仍在学习; train <em>loss</em> 不断下降，test <em>loss</em>趋于不变，说明<em>网络</em>过拟合; train <em>loss</em> 趋于不变，test <em>loss</em>不断下降，说明数据集100%有问题; train <em>loss</em> 趋于不变，test <em>loss</em>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 <em>loss</em> 不断上升，test

训练模型中损失（loss）异常分析

前言 训练模型过程中随时都要注意目标函数值(<em>loss</em>)的大小变化。一个正常的模型<em>loss</em>应该随训练轮数（epoch）的增加而缓慢下降，然后趋于稳定。虽然在模型训练的初始阶段，<em>loss</em>有可能会出现大幅度震荡变化，但是只要数据量充分，模型正确，训练的轮数足够长，模型最终会达到收敛状态，接近最优值或者找到了某个局部最优值。在模型实际训练过程中，可能会得到一些异常<em>loss</em>值，如<em>loss</em>等于nan；los...

Loss和神经网络训练

出处：http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50521064  声明：版权所有，转载请联系作者并注明出处 1.训练 在前一节当中我们讨论了神经<em>网络</em>静态的部分：包括神经<em>网络</em>结构、神经元类型、数据部分、损失函数部分等。这个部分我们集中讲讲动态的部分，主要是训练的事情，集中在实际工程实践训练过程中要注意的一些点，如何找到最合适的

深度学习之收敛问题

最近在用caffe, 想用caffe来做人脸识别。使用的是1558个人的人脸数据集，每个人35张照片训练，15张照片用于验证。使用caffe中自带的caffenet模型来进行微调，但是最后的误差一直在7点多以上，请问大家，是模型有问题，还是数据集问题，总是达不到收敛的效果，希望大家为我解答 添加评论 知乎用户、不懂这个世界赞同 1.数据库太小一般不

caffe训练绘制accuracy和loss曲线及报错处理

1.采用caffe自带的方法绘制训练过程的<em>loss</em>和<em>accuracy</em><em>曲线</em>1）首先打印训练过程中的日志log文件： 在训练代码中添加如下两种（任一）代码：#!/bin/bash GLOG_logtostderr=0 GLOG_log_dir=/home/hsm/project/facialexpress/convnet1/Log/ \ /home/hsm/project/facialexpress/

caffe绘制训练过程的loss和accuracy曲线

在caffe的训练过程中，大家难免想图形化自己的训练数据，以便更好的展示结果。如果自己写代码记录训练过程的数据，那就太麻烦了，caffe中其实已经自带了<em>这样</em>的小工具 caffe/tools/extra/plot_training_log.py.example ，使用方法如下：1.记录训练日志在训练过程中的命令中加入一行参数 ，实现Log日志的记录。sh t...

Caffe 绘制训练过程loss，accuracy曲线

前一段时间使用caffe在cifar10数据集上训练全卷积<em>网络</em>（前面的论文阅读的博客中有提到），为了方便调参需要很直观地看到训练过程中<em>loss</em>下降情况以及test <em>accuracy</em>情况，这就需要将训练过程中<em>loss</em>情况通过<em>曲线</em>形式进行绘制。caffe没有像tenserflow一样提供可以直接掉用的接口只是提供了各种工具可供用户绘制<em>曲线</em>使用，下面简单介绍下如何使用caffe自带的工具绘制训练过程中lo

Caffe-Windows下画loss和accuracy曲线python代码

代码的主体是Caffe提供的tools/extra文件中的python代码，但是代码无法在Windows下直接运行，此版本是我自己修改的。经过测试8中<em>曲线</em>都能正确画出，如果你的积分有限，可以参考我们博客自行修改，或联系我。谢谢你的支持

caffe绘制训练过程中的accuracy、loss曲线

训练模型并保存日志文件        首先建立一个训练数据的脚本文件train.sh，其内容如下，其中，2>&1   | tee examples/mnist/mnist_train_log.log 是log日志文件的保存目录。 #!/usr/bin/env sh set -e TOOLS=./build/tools $TOOLS/caffe train --solv

请问tensorflow的训练的loss一直在1.几和0.几之间跳来跳去是算没收敛还是收敛了？

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深度学习caffe日志的损失Loss曲线(m文件)

欢迎下载，画出训练模型时的Train和Validate的Loss<em>曲线</em>

训练模型 loss没有变化 哪里出错了

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各种梯度优化算法介绍（SGD Loss剧烈波动）

注：之前用faster r<em>cnn</em>和sub<em>cnn</em>训练数据时，看到<em>loss</em>一直在波动，没有收敛的趋势，以为自己训练有问题， 后来看了SGD的介绍，再了解这属于正常的，具体看下面介绍吧。 ===================================================================================== 梯度下降是最流行的优

caffe 画出train与loss曲线

在caffe的训练过程中，大家难免想图形化自己的训练数据，以便更好的展示结果。如果自己写代码记录训练过程的数据，那就太麻烦了，caffe中其实已经自带了<em>这样</em>的小工具 caffe-master/tools/extra/parse_log.sh  caffe-master/tools/extra/extract_seconds.py和 caffe-master/tools/extra/plot_tra

Caffe中画Accuracy和Loss的曲线

Caffe中需要Accuracy和Loss<em>曲线</em>图，比较直观，下面是Python代码： # coding=UTF-8 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sys import os &quot;&quot;&quot; 绘制Loss和Accuracy<em>曲线</em> &quot;&quot;&quot; caffe_root=&quot;/home/pcb/caffe/&quot; sys.path....

Caffe-SSD：可视化（绘制loss，accuracy曲线）

文章目录1. 查看日志2. 分析日志生成数据3. 修改gnuplot4. 绘制train <em>loss</em>单<em>曲线</em>5. 绘制<em>loss</em>/<em>accuracy</em>双<em>曲线</em> Caffe-SSD的训练脚本已经完成了日志输出重定向工作，所以在训练时会自动生成相应的日志文件，因此绘制<em>loss</em>，<em>accuracy</em>会<em>曲线</em>稍简单点。训练时训练日志已经以文件形式保<em>存在</em>jobs文件夹下 。 1. 查看日志 进入如下目录： cd ~/P...

Caffe—根据log日志绘制loss曲线和accuracy

caffe中其实已经自带了<em>这样</em>的小工具 caffe-master/tools/extra/parse_log.sh caffe-master/tools/extra/extract_seconds.py和 caffe-master/tools/extra/plot_training_log.py.example; 拷贝以上文件到当前ｌｏg目录下(训练日志保存目录下) 并将plot_t...

caffe 画损失曲线和准确率曲线

1. 为了方便查看模型如何，是否<em>存在</em>过拟合，收敛等情况，最好的方法是把 损失<em>曲线</em>和验证集的准确率<em>曲线</em>画出来。直观的查看分析。 是否需要降学习率继续训练，通过准确率图来选取最好的模型。 代码在caffe/python里面有，这里面很多Python接口，熟练应用这些接口能够方便快捷的很多。 2、 首先要安装相关的库。 . 安装pycaffe必须的一些依赖项： $ sudo

matlab绘图：震荡衰减曲线

基本代码x=0:0.1:4*pi; y=exp(-0.5*x);y1=y.*sin(5*x); plot(x,y1,x,y,'--r',x,-y,'--r') legend('exp(-0.5x)sin(5x)','exp(-0.5x)')改变参数x=0:0.1:4*pi; y=exp(-0.5*x);y1=y.*sin(5*x); plot(x,y1) hold on; plot(x,y) leg

如何绘制caffe训练过程中的loss和accurary的曲线？？

caffe/tools/extra/plot_training_log.py.example自带的绘图的小脚本 关于获取日志文件，我用的方法和@齐浩之 提到的一样，写个脚本，运行这个脚本开始训练，<em>这样</em>就可以保存日志了， 脚本如下 #!/bin/bash LOG=log/train-`date +%Y-%m-%d-%H-%M-%S`.log CAFFE=~/caffe/build/tools

DeepLearning（基于caffe）实战项目（5）--Matlab画学习（Loss）曲线

话说，我们的model也训练好了，也能进行相应的（<em>分类</em>）预测了，但是怎么才能判断我们的model拟合的到底好还是不好呢，如何才能很直观的看出我们model拟合的怎么样，<em>这样</em>，我们就需要从训练日志里找寻相应的（Loss）值，然后画出<em>曲线</em>，在网上，我找了找看有没有现成的代码，发现，大部分都是用原有的Python程序，于是我打算用matlab自己写一个画学习<em>曲线</em>的程序。

Caffe如何画出训练中的loss曲线图和accuracy曲线图

第一种方法：重定向训练日志文件 我们在训练的时候会用到caffe/buile/tools/caffe 这个里面的train这个选项。想要画出在训练日志里显示的<em>loss</em>和<em>accuracy</em>图，就可以把这些输出的日志内容重定向到一个文件内，然后利用shell命令检索出其中的<em>loss</em>和<em>accuracy</em>值，再将其画出就行了。 第二种方法：利用tools/extra下的工具直接画出。 caffe自带了可以直接画出<em>loss</em>和<em>accuracy</em><em>曲线</em>的图。也只需要我们在训练的时候多加上一句相应的记录训练日志文件的话即可。并使用

使用caffe绘制训练过程的loss和accuracy曲线

最近使用caffe训练时，不知道<em>loss</em>的变化趋势，于是就想到了能否将自己的训练数据图形化。后来经过查阅资料，发现caffe自带<em>这样</em>的工具：caffe-master/tools/extra/parse_log.sh caffe-master/tools/extra/extract_seconds.pycaffe-master/tools/extra/plot_training_log.py.exa...

caffe_log绘制accuracy和loss曲线（python3）

该程序是利用针对caffe的日志绘制<em>accuracy</em>和<em>loss</em><em>曲线</em>的工具，该工具是caffe自带的，但是原版工具有各种小问题。我的底版是由@非文艺小燕儿_Vivien制作的资源修改而来。详细内容，使用方法在文档的readme中已经写明了。python2的话的请参考@非文艺小燕儿_Vivien的博客：http://blog.csdn.net/fuwenyan/article/details/70285425 还有：http://blog.csdn.net/sunshine_in_moon/article/details/53541573（不知道是不是最原始出处）。 最低资源分分享，喜欢的自己拿吧

caffe绘制loss曲线和accuracy的方法

在tensorflow中我们可以了利用tensorboard来绘制训练过程中的<em>曲线</em>等，对于caffe我们应该如何绘制呢 在caffe当中也有自带的绘制方法，caffe中工具的地址：caffe/tools/extra/parse_log.sh caffe/tools/extra/extract_seconds.py和 caffe/tools/extra/plot_training_log.py

caffe绘制train和loss曲线

参考博文：caffe绘制训练过程的<em>loss</em>和<em>accuracy</em><em>曲线</em> 1.必备文件 caffe/tools/extra下面有几个文件，必备的： 1 caffe/tools/extra/parse_log.sh 2 caffe/tools/extra/extract_seconds.py 3 caffe/tools/extra/plot_training_log.py.example

caffe框架下如何画出loss和accuracy曲线图

目录 目录 一 概述 二 生成日志文件 三 解析日志内容 四 结果 参考链接 一 概述   在使用caffe的过程中，我们知道其在训练过程中会打印出相应的日志信息，可以帮助我们观察和判断模型是否收敛等。将日志信息重定向到文件中，然后利用python解析文件并用matlplotlib库即可将训日志信息以图像的形式呈现出来。 二 生成日志文件   在caf

用 caffe做图像分割实验时，loss值很诡异

最近在做图像分割的实验，使用的是CRF as RNN的<em>网络</em>，但是训练起来有些诡异，<em>loss</em>降低得飞快，不一会儿就降一半。然后一直到个位数时，我觉得应该可以test了。然后使用训练好了的模型，用python接口加载，输出结果一看，全是黑的，没有分割。仔细想想，这个<em>loss</em>值这么低，不应该会<em>这样</em>阿！难道是<em>loss</em>计算错了？然后再想想最后<em>loss</em>层的输入，一个是<em>网络</em>的最后计算结果。于是在test中把最后一

caffe 中的损失函数分析以及loss function

caffe 中的损失函数分析 http://blog.csdn.net/u014114990/article/details/47802993 http://blog.sina.com.cn/s/blog_eb3aea990102v3um.html 2015-08-20 09:21 508人阅读 评论(0) 收藏 举报 版权声明：本文为博

用自制数据训练修改过的基于caffe的fcn网络时loss在一个较大值震荡的解决方法

基于caffe的fcn<em>网络</em>训练自制数据时<em>loss</em>在一个较大值震荡的解决方法 用自己数据训练修改后的fcn<em>网络</em>，可能会遇到<em>loss</em>在一个较大值附近震荡。通过查询资料和借助<em>网络</em>资源，初步有两个比较好的方法来处理这个问题；训练<em>网络</em>时初始化权重对训练的影响比较大。做过<em>这样</em>的测试，训练<em>网络</em>数据利用默认初始化方式，<em>loss</em>降到一个较大值附近就不下降了。通过已有<em>网络</em>赋值，或者其他初始化权重方式可以获得不错

caffe 利用python绘制loss曲线以及accuracy曲线

废话不多说，保存logcaffe我们要绘制<em>曲线</em>必须先把运行log给保存下来，我们将运行所产生的log重定向到文件：./examples/cifar/train_quick.sh >& cifar.log &“>&”表示将所有的标准输出（stdout）和标准错误输出（stderr）都被重定向，“cifar.log”是重定向后log保存的文件，最后的 “&”表示将命令放入后台运行。 观察运行情况：ta

caffe学习笔记——loss及accuracy曲线绘制

仍然运用anaconda中的Spyder编译器环境进行<em>曲线</em>的绘制:（1）加载必要的库: #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 = 'D:/caffe/caffe-master/caffe-master/'...

caffe学习笔记——用anaconda绘制loss及accuracy曲线

       本文使用anaconda的Spyder编译器绘制<em>loss</em>及<em>accuracy</em><em>曲线</em>。在该编译环境下，建一个.py文件，点击run运行，可通过变量窗口查看各变量的值以及在命令行窗口生成<em>曲线</em>：代码如下：# -*- coding: utf-8 -*- &quot;&quot;&quot; Created on Tue Jul 19 16:22:22 2016 @author: root &quot;&quot;&quot; import numpy ...

如何在window下绘制caffe的loss和accuracy曲线

如何在window下绘制caffe的<em>loss</em>和<em>accuracy</em><em>曲线</em>其大概方法都是要先生成log文件，然后通过其来绘制这两条<em>曲线</em>。生产log文件基本有两种方法。方法一 通过命令行来进行生成，其使用bat文件时的配置为： h: cd H:\VCproject\dd caffe.exe train --solver=H:/VCproject/dd/solver.prototxt --weights=H

keras训练CNN loss值太高

作为一个新手用tf.keras训练CNN模型的时候，发现<em>loss</em>值一直在几千，不管模型参数怎么改都没用，才发现没有对标签label进行one_hot编码！ one_hot编码后马上就正常了 one_hot代码 label = tf.one_hot(label,10,on_value=1,axis=0) 参数解释 第一个参数: label为输入的标签数组 第二个参数：10为<em>分类</em>的类别数，例...

finetune：test时准确率在0和1之间振荡怎么解决，急求

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验证集的accuracy和loss波动幅度特别大，这是怎么回事呢？

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train loss经常出现0怎么回事

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【CNN基础】常见的loss函数及其实现(一)——TV Loss

本文主要关注潜在有效的，值得炼丹的Loss函数: TV <em>loss</em> Total Variation <em>loss</em> 在图像复原过程中，图像上的一点点噪声可能就会对复原的结果产生非常大的影响，因为很多复原算法都会放大噪声。这时候我们就需要在最优化问题的模型中添加一些正则项来保持图像的光滑性，TV是常用的一种正则项。图片中相邻像素值的差异可以通过降低TV <em>loss</em>来一定程度上解决。比如降噪，对抗chec...

caffe绘制训练过程的loss和accuracy曲线（以mnist为例）

1.首先建立一个文件plot_<em>loss</em>，然后将以下三个文件放在该文件夹下 1.caffe/tools/extra/parse_log.sh 2 caffe/tools/extra/extract_seconds.py 3 caffe/tools/extra/plot_training_log.py.example 2.切换到caffe，打开终端命令，输入 sh examples/mni

caffe使用自带的工具绘制accuracy和loss曲线

caffe中其实已经自带了<em>这样</em>的小工具 caffe-master/tools/extra/parse_log.sh caffe-master/tools/extra/extract_seconds.py和 caffe-master/tools/extra/plot_training_log.py.example ，使用方法如下： 1.在训练的时候生成log文件。其中，log文件名必须是小写的。训

Caffe 的可视化 （五）Caffe 中绘制 accuracy 和 loss 曲线

Caffe 中 <em>accuracy</em> 和 <em>loss</em> <em>曲线</em>的可视化

Caffe-Windows下绘制loss与accuracy曲线--可对比绘制

根据之前博文：Caffe-Windows下画<em>loss</em>与<em>accuracy</em><em>曲线</em> 可以画出以下<em>这样</em>单幅的<em>曲线</em>了。 可是如果你想把训练集和测试集的结果绘制在同一幅图上，之前的做法还是不够的。 博主摸索一阵子，终于大动干戈的把代码给改成我想要的样子了。 支持以下形式： Supported chart types:     0: Both <em>accuracy</em>  vs. Iters

Caffe学习：绘制loss和accuracy曲线（使用caffe工具包）

Caffe学习：绘制<em>loss</em>和<em>accuracy</em><em>曲线</em>（使用caffe工具包） 我们在使用caffe训练深度<em>网络</em>的时候，最关心的往往是<em>loss</em>和<em>accuracy</em>的变化情况，一般为了比较直观的观察这两者的变化情况，都会通过绘制<em>曲线</em>的形式来观察，本文主要介绍基于caffe框架训练<em>网络</em>时，如何使用caffe自带的工具包来绘制<em>曲线</em>。这里我使用caffe例子里面的使用adam算法求解训练手写字体的例子。

使用caffe训练CNN，Loss不下降，维持在某个数字-log(类别数)

这也是困扰我一段时间的问题，<em>loss</em>不下降，一直在找其他的原因，权重初始化从gaussian到xiavier，查看了反向传播的diff后，总觉得梯度消失了，还想着加上BN层。 以上统统没有效果，为什么呐？ 数据没有shuffle！每一个minibatch几乎都是同一类，<em>这样</em>必然出现大问题。 为什么呐？ caffe中的优化方法默认是SGD，这里的SGD其实是minibatch-SGD算法，计

卷积神经网络系列之softmax，softmax loss和cross entropy的讲解

我们知道卷积神经<em>网络</em>（CNN）在图像领域的应用已经非常广泛了，一般一个CNN<em>网络</em>主要包含卷积层，池化层（pooling），全连接层，损失层等。虽然现在已经开源了很多深度学习框架（比如MxNet，Caffe等），训练一个模型变得非常简单，但是你对这些层具体是怎么实现的了解吗？你对softmax，softmax <em>loss</em>，cross entropy了解吗？相信很多人不一定清楚。虽然网上的资料很多，但是...

CNN线性分类器、损失函数

线性<em>分类</em>　　由于之前KNN<em>分类</em>器的缺点，让我们很自然地去寻找有更加强大地方法去完成图像<em>分类</em>任务，这种方法主要有两部分组成： 评分函数（score function），它是原始图像数据到类别分值的映射（f(x)=Wx）。 损失函数（<em>loss</em> function），它是用来量化预测<em>分类</em>标签的得分与真实标签之间一致性的。 　　这种方法其实最后可以转化成一个最优化问题，在最优化过程中，将通过更新评分函数的参...

keras做CNN的训练误差loss的下降

采用二值判断如果确认是噪声，用该点上面一个灰度进行替换。 噪声点处理：对原点周围的八个点进行扫描，比较。当该点像素值与周围8个点的值小于N时，此点为噪点 。 处理后的文件大小只有原文件小的三分之一，前后的图片内容肉眼几乎无法察觉。 但是<em>这样</em>处理后图片放入CNN中在其他条件不变的情况下，模型<em>loss</em>无法下降，二<em>分类</em>图片，<em>loss</em>一直在8-9之间。准确率维持在0.5,同时，测试集的训练误差持续下...

不同loss function之间的对比（基于FSRCNN）

对于L2、huber和Cross三种不同的损失函数形式进行测试。（之前都是用L1） 将SR_model.py代码修改如下： # <em>loss</em> <em>loss</em>_type = train_opt['pixel_criterion'] if <em>loss</em>_type == 'l1': self.cri_pix = nn...

如何利用caffe自带的工具包绘制accuracy/loss曲线

在训练过程中画出<em>accuracy</em> 和<em>loss</em><em>曲线</em>能够更直观的观察<em>网络</em>训练的状态，以便更好的优化<em>网络</em>的训练。本文主要介绍在基于caffe框架训练<em>网络</em>时，如何利用caffe自带的一些实用的工具包来绘制<em>曲线</em>。step1:保存日志文件 在训练过程中把终端输出的结果保存为一个日志文件，注意文件的后缀名必须是.log,这是因为后面再解析日志文件时有这个要求。如何把终端保存到日志文件，例子如下：$TOOLS/c

Caffe学习：使用pycaffe绘制loss、accuracy曲线

Caffe学习：使用pycaffe绘制<em>loss</em>、<em>accuracy</em><em>曲线</em>

Caffe 学习系列（10）： 绘制 loss 和 accuracy 曲线

引言 之所以使用 python 接口来运行 caffe 程序，其主要原因在于 python 非常容易可视化。所以推荐大家在 pycharm、jupyter notebook、spyder 等工具来运行 python 代码，<em>这样</em>才和它的可视化完美结合起来。同时便于读者的理解与学习。 在 caffe 训练过程中，如果我们想知道某个阶段的 <em>loss</em> 值和 <em>accuracy</em> 值，并用图表画出来，用 p...

MATLAB(Linux版)在一张图上绘制loss和Accuracy曲线

1.程序代码 clear; clc; close all; train_log_file = 'log-2018-07-27-10-37-42.log'; train_interval = 20; test_interval = 200; [~, string_output] = dos(['cat ', train_log_file, ' | grep ''Train net output...

windows下输出训练caffemodel的log日志并画出accuracy和loss曲线

windows下输出训练caffemodel的log日志并画出<em>accuracy</em>和<em>loss</em><em>曲线</em>

目标检测之Loss：FasterRCNN中的SmoothL1Loss

多任务损失（来自Fast R-CNN） multi-task数据结构Fast R-CNN<em>网络</em>有两个同级输出层（cls score和bbox_prdict层），都是全连接层，称为multi-task。① clsscore层：用于<em>分类</em>，输出k+1维数组p，表示属于k类和背景的概率。对每个RoI（Region of Interesting）输出离散型概率分布通常，p由k+1类的全连接层利用softmax...

Faster-Rcnn的loss曲线可视化

由于要写论文需要画<em>loss</em><em>曲线</em>，查找网上的<em>loss</em><em>曲线</em>可视化的方法发现大多数是基于Imagenat的一些方法，在运用到Faster-R<em>cnn</em>上时没法用，本人不怎么会编写代码，所以想到能否用python直接写一个代码，读取txt然后画出来，参考大神们的博客，然后总和总算一下午时间，搞出来了，大牛们不要见笑。        首先，在训练Faster-R<em>cnn</em>时会自己生成log文件，大概在/py-fas...

Faster R-CNN：关于RPN的loss及实现

Faster R-CNN是用于图像检测的一种算法，本文具体讨论了RPN部分的<em>loss</em> function数学计算以及Python3.0+TensorFlow1.9条件下的代码实现。 Faster R-CNN 在RPN上的损失函数由两部分构成<em>分类</em>损失函数和回归损失函数： anchor的<em>分类</em>损失函数： 输入为预测的foreground的概率和anchor的标签，anchor为negative时标签值为...

CNN(卷积神经网络)概述

过去几年，深度学习（Deep learning）在解决诸如视觉识别(visual recognition)、语音识别(speech recognition)和自然语言处理(natural language processing)等很多问题方面都表现出非常好的性能。在不同类型的深度神经<em>网络</em>当中，卷积神经<em>网络</em>是得到最深入研究的。早期由于缺乏训练数据和计算能力，要在不产生过拟合(overfitting)

损失函数(loss function)

通常而言，损失函数由损失项(<em>loss</em> term)和正则项(regularization term)组成。发现一份不错的介绍资料： http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures/lecture14.pdf （题名“Loss functions; a unifying view”）。

python学习笔记（三）绘制训练过程的loss和accuracy曲线

0、参考文献 [1] http://blog.csdn.net/u013078356/article/details/51154847 [2] http://blog.csdn.net/YhL_Leo/article/details/51774966 1、记录训练日志 在训练过程中的命令中加入一行参数 ，实现Log日志的记录 其中目录改成自己项目的目录，<em>这样</em>训练结束之后，会在Lo

caffe loss、accuracy等数据可视化

caffe <em>loss</em>、<em>accuracy</em>等数据可视化

caffe 训练过程中输出log日志,并可视化loss和accuracy曲线

使用Caffe自带的tools来产生<em>loss</em>和<em>accuracy</em><em>曲线</em> 举例说明: 本人训练时,使用的文件如下: [ trainsh-&gt;solve.py-&gt;solver.prototxt-&gt;train_val.prototxt ] 1. 训练过程中保存日志 执行如下命令: bash ./train.sh 2&gt;&amp;1 |tee logs/train.log...

无图形界面服务器使用tensorboard绘制loss和accuracy的曲线

无图形界面服务器使用tensorboard绘制<em>loss</em>和<em>accuracy</em>的<em>曲线</em>     近来，作为深度学习小白的我，逐渐开始使用GPU服务器了。在TensorFlow和pytorch中都有基于tensorboard的比较和的图形显示界面，小白我也想用Tensorboard这个好用的工具来显示自己的或者复现别人的结果，但是就是有linux服务器没有图形界面，没有XenServer，因此无法通过启动...

13.tensorflow:训练cifar10,搭建cnn网络,保存模型,tensorboard日志，输出loss,accuracy，学习率衰减

代码中可以保存模型，训练时的log日志，便于观察准确率，损失值等，学习率每隔5000步衰减为原来的0.1倍。 其中cifar10_input.py和cifar10.py来源于https://github.com/tensorflow/models/tree/master/tutorials/image/cifar10其中cifar10.py用于下载cifar10的二进制数据集，注意修改53行中的...

faster RCNN的Python的画出来loss曲线图

faster RCNN的Python的画出来<em>loss</em><em>曲线</em>图

神经网络CNN训练心得--调参经验

1.样本要足够随机2.样本要做归一化3.激活函数要视样本输入选择4.minibatch很重要，几百到几千是比较合适的(很大数据量的情况下)5.learning rate很重要，可以直接用adagrad or adadelta，省去一些麻烦，然后把冲量调到0.9以上6.权重初始化，可用高斯分布乘上一个很小的数

Deep Learning论文笔记之（五）CNN卷积神经网络代码理解

Deep Learning论文笔记之（五）CNN卷积神经<em>网络</em>代码理解zouxy09@qq.comhttp://blog.csdn.net/zouxy09          自己平时看了一些论文，但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘，某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样。所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下，一方面在整理过程中，自己的理解也会更深，另一方面也方便未来自己的勘察。更好的

训练过程--对loss和acc的分析、处理

  计算<em>loss</em>是会把所有<em>loss</em>层的<em>loss</em>相加。 从验证集误差是和测试集误差的角度分析   其实你这个问题就是个伪命题，如果我们刻意的去在训练集上拟合模型，使其准确率达到很高的高度，或者说尽量在验证集合上表现的好，都是相悖的。   因为我们不能为了某一特定数据集来刻意拟合，因为模型预测数据是不一定就在这个训练或者验证集合的空间中。   还有，如果这个model预测集合acc20% 训练集合a...

深度学习loss函数理解

监督机器学习问题无非就是“minimizeyour error while regularizing your parameters”，也就是在规则化参数的同时最小化误差。最小化误差是为了让我们的模型拟合我们的训练数据，而规则化参数是防止我们的模型过分拟合我们的训练数据。多么简约的哲学啊！因为参数太多，会导致我们的

caffe画loss曲线

用图形画出caffe输出数据的python程序&&git基础命令   Caffe如何画出训练中的<em>loss</em><em>曲线</em>图和<em>accuracy</em><em>曲线</em>图 如何绘制caffe训练过程中的<em>loss</em>和accurary的<em>曲线</em>

caffe绘制loss曲线

第一步：重定向，保存每次迭代的<em>loss</em>到log文件中$TOOLS/caffe train --solver=$SOLVERFILE 2&amp;gt;&amp;amp;1 |tee mycaffe.logmycaffe.log是自己起的文件名第二步：解析保存的log文件并在当前目录下生成mycaffe.log.train和mycaffe.log.test文件./tools/extra/parse_log.sh m...

keras画acc和loss曲线图

#加载keras模块 from __future__ import print_function import numpy as np np.random.seed(1337) # for reproducibilityimport keras from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from ker

caffe入门学习（6）：绘制loss曲线

windows下绘制<em>loss</em><em>曲线</em>

可视化loss，accuracy代码

https://github.com/LiMeng95/pytorch_hand_classifier/blob/master/utils/visualize.py https://www.jianshu.com/p/c4723a4409cf

使用TensorBoard可视化loss和accuracy，分析神经网络训练情况

参考：https://blog.csdn.net/weixin_39674098/article/details/79242073 你的神经<em>网络</em>训练或者验证效果如何，靠简单的打印输出无法判别，需要对训练过程中各个参数的变化情况进行分析进而得出结论。TensorFlow自带的TensorBoard可以很好地实现这一目的。 这是一个示例图，从图中我们可以看出，<em>loss</em>处于震荡状态，模型无法收敛。因此我...

卷积神经网络实例---模型搭建、实时数据扩充、loss、acc曲线绘制

用keras 实现cifar10以下是代码 1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 __author__ = 'Administrator' 3 4 5 from keras.datasets import cifar10 6 from keras.utils import np_utils 7 from keras.models import Seq...

android隐藏api下载

android隐藏api，android为对开发者开放的api 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/zhanglei123456/4268840?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/zhanglei123456/4268840?utm_source=bbsseo[/url]

课程设计 Console下载

课程设计 Console Application and GUI Application 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/mzbxzhdxmyb/4381590?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/mzbxzhdxmyb/4381590?utm_source=bbsseo[/url]

听歌专门的下载

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