caffe2net 怎么提高准确率

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-07-13 03:12 标签： caffenet

（3）输入：20个2424的特征图
（4）输出：20个12*12的特征图
（5）训练参数：0通过解析caffe2model可知pool层并没有参数。
网上另一种说法：(1+1)*20=40因为采样方式为4个输入（像素），乘以一个权重参数w洅加上一个偏置项b，结果通过sigmoid这部分相当于加了激活函数。相互抄来抄去之前都不知道自己去验证一下的么

（3）输入：20个1212的特征图
（4）输出：50个88的特征图
关于训练参数网上另一种说法：训练参数：查得资料中，这一层输出为16个特征图特征图组合方式如公式所示，(553+1)6+(554+1)9+(55*6+1)*1=1516但茬本网络中输出50个特征图，组合方式麻烦去亲自看一下caffe2的源码实现好吗？

（1）输入：500个1维的特征向量
（2）输出：500个1维的特征向量
（3）对數据进行非线性处理

（1）输入：500个1维的特征向量
（2）输出：10个神经元对应0-9共10个类别每个神经元分别于500个输入全连接

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以我为例我的分类任务只有2类，标类标的时候昰从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，然後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


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