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用自定义的模型去训练某个数据集时,经常会出现效果不佳,主要可能是啥原因导致的??
东方树叶无敌好喝
2021-05-26 01:59:32
用自定义的模型去训练某个数据集时,经常会出现效果不佳,主要可能是啥原因导致的??
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weixin_38498942
2021-05-26
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数据集样本太少,多样性不够;
网络模型是否添加了BN层,损失函数和激活函数的选取;
优化器的选取,学习率的设置等;
深度学习中
模型
训练
效果
不好的
原因
以及防止过拟合的方法
深度学习中
模型
训练
效果
不好的
原因
1. 是否选择合适的损失函数2. 是否选择了合适的Mini-batch size3. 是否选择了合适的激活函数4. 是否选择了合适的学习率5. 优化算法是否使用了动量(Momentum)6. 其他
原因
当我们用
自定义
的
模型
去
训练
某个
数据集
时
, 经常
会
出现
效果
不佳
的情况:精度太低、损失降不下去、泛性太差等情况。
可能
的
原因
有:
数据集
样本太少,多样性不够; 网络
模型
是否添加了BN层,损失函数和激活函数的选取; 优化器的选取,学习率的设置等; 这里暂
时
不考虑
数据集
的
原因
,我们首
一步一步介绍如何使用 YOLOv5
训练
自定义
数据集
一步一步介绍如何使用 YOLOv5
训练
自定义
数据集
全面解析yolov5自主
数据集
模型
训练
的细则及
训练
后的
数据集
识别不到问题
全面解析yolov5自主
数据集
模型
训练
的细则及
训练
后的
数据集
识别不到问题
ChatGLM-6B
模型
训练
自己的
数据集
上期我
主要
分享了一下ChatGLM-6B官方
模型
的部署、官方
数据集
的微调、推理以及测试过程,这期我将
主要
分享一下使用ChatGLM-6B微调自己
数据集
的过程。
「TensorFlow 2.3.1」学习他人程序——通过自己的
数据集
训练
模型
文章目录Chapter 1 简介Chapter 2 环境配置Chapter 3 程序解释Part 1 *A_format_conversion.py*Part 2 *B_data_splite.py*Part 3 *C_train_cnn.py*Part 4 *D_train_mobilenet.py*Part 5 *E_test.py*Part 6 *F_windows.py*Chapter 4 小结 通过这个文档、程序你可以做些什么? 可以通过自己的
数据集
来
训练
模型
可以了解到TensorFlow以及
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