Caffe学习笔记—— solver参数说明及利用自己的数据集对权值微调

    xiaoxiao2021-03-26  7

    本文主要介绍:在进行网络训练和权值微调过程中,需要对solver中的参数进行设置,本文主要介绍solver中的参数设置,以及如何利用自己的数据集,对权值进行微调。

    1. solver参数设置

    [cpp]  view plain  copy   net: "train_val.prototxt"  //深度学习模型的网络结构文件   test_iter: 1000     //1000指的是测试的批次,测试样本较多时,一次性执行全部数据,效率较低,因此分几个批次进行执行,                       //如果每个批次数量设为batch_size,则有以下关系:test_iter = 测试样本总数/batch_size                       test_interval: 1000 //测试间隔,即每训练1000次,进行一次测试       base_lr: 0.01       // 基础学习速率(初始学习率),迭代过程中可以对基础学习速率进行调整,调整策略通过lr_policy来设置   lr_policy: "step"   // lr_policy设置参数:                       //- fixed:   保持base_lr不变.                       //- step:    如果设置为step,则还需要设置一个stepsize,  返回 base_lr * gamma ^ (floor(iter / stepsize)),其中iter表示当前的迭代次数                       //- exp:     返回base_lr * gamma ^ iter, iter为当前迭代次数                       //- inv:      如果设置为inv,还需要设置一个power, 返回base_lr * (1 + gamma * iter) ^ (- power)                       //- multistep: 如果设置为multistep,则还需要设置一个stepvalue。这个参数和step很相似,step是均匀等间隔变化,而multistep则是根据                                 stepvalue值变化                       //- poly:     学习率进行多项式误差, 返回 base_lr (1 - iter/max_iter) ^ (power)                       //- sigmoid: 学习率进行sigmod衰减,返回 base_lr ( 1/(1 + exp(-gamma * (iter - stepsize))))                     gamma: 0.1          //学习率变化的比率   stepsize: 3000      //每迭代3000次,调整一次学习率           display: 20  //每20次迭代,显示一次     max_iter: 12000 //最大迭代次数。这个数设置太小,会导致没有收敛,精确度很低。设置太大,会导致震荡,浪费时间。   momentum: 0.9   //学习的参数,不用变   weight_decay: 0.0005  //权重衰减项,防止过拟合的一个参数   snapshot: 5000  //每迭代5000次,保存一次训练权值   snapshot_prefix: "caffenet_train"  //设置保存训练权值的路径    solver_mode: GPU  //选择使用CPU还是GPU运行   注:详细的介绍见 http://blog.csdn.net/langb2014/article/details/50457774

    2. 权值微调

    2.1 数据转化及网络设置

    该过程参考 http://blog.csdn.net/hong__fang/article/details/52425105 中的1到3.2;

    2.2 参数微调

    (1)创建 finetune.txt ,添加内容

    [cpp]  view plain  copy   SET GLOG_logtostderr=1   ..\caffe-windows-master\bin\caffe.exe   train --solver=.\model\solver.prototxt  --weights=.\model\bvlc_reference_caffenet.caffemodel   pause   第二行有三个参数,分别为:

    [cpp]  view plain  copy   ..\caffe-windows-master\bin\caffe.exe    //安装配置时生成的caffe.exe路径   train                                    //表示训练过程   --solver=.\model\solver.prototxt         //参数设置文件   --weights=.\model\bvlc_reference_caffenet.caffemodel //现有权值文件,在此权值基础上进行权值微调   注:

    <1>以上路径均为相对路径;

    <2>路径中不能含有中文。

    (2)将finetune.txt 改名为finetune.bat,双击运行。

    转载请注明原文地址: https://ju.6miu.com/read-600323.html

    最新回复(0)