202010-08 keras中epoch,batch,loss,val_loss用法说明 1、epochKeras官方文档中给出的解释是:“简单说,epochs指的就是训练过程接中数据将被“轮”多少次”(1)释义:训练过程中当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次,这个过程称为一个epoch,网络会在每个epoch结束时报告关于模型学习进度的调试信息。(2)为什么要训练多个epoch,即数据要被“轮”多次在神经网络中传递完整的数据集一次是不够的,对于有限的数据集(是在批梯度下降情况下),使用一个迭代过程,更新... 继续阅读 >
202010-08 解决Alexnet训练模型在每个epoch中准确率和loss都会一升一降问题 遇到的问题当时自己在使用Alexnet训练图像分类问题时,会出现损失在一个epoch中增加,换做下一个epoch时loss会骤然降低,一开始这个问题没有一点头绪,我数据也打乱了,使用的是tf.train.shuffle_batch在capacity中设置一个值,比如是1000吧,每次取一千个数据后将这一千个数据打乱,本次使用的数据集就是每个种类1000多,而我加载数据时是一类一类加载的,这就造成了每一批次的开始可以跟前一类数据做打乱处理,但是在中间数据并... 继续阅读 >
202010-07 Keras框架中的epoch、bacth、batch size、iteration使用介绍 1、epochKeras官方文档中给出的解释是:“简单说,epochs指的就是训练过程接中数据将被“轮”多少次”(1)释义:训练过程中当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次,这个过程称为一个epoch,网络会在每个epoch结束时报告关于模型学习进度的调试信息。(2)为什么要训练多个epoch,即数据要被“轮”多次在神经网络中传递完整的数据集一次是不够的,对于有限的数据集(是在批梯度下降情况下),使用一个迭代过程,更新... 继续阅读 >