Open DIYer22 opened 6 years ago
把 TreeSegNet 中的 tree net 用 PyTorch 实现，并接上寄生网络了
读 WILDCAT: Weakly Supervised Learning of Deep ConvNets for Image Classification, Pointwise Localization and Segmentation, CVPR 2017， 并把文中的 WSL transfer 接到 tree net 的叶节点上，作为寄生网络的最终输出
tree net 只增加了 5% 的参数 但训练慢了 3倍， 主要是 tree 结构比较复杂，有7层128个叶节点，对动态图框架和 GPU 计算都不利。
第一次训练时，迭代几次后 Loss 会变为 nan，找出原因后 重新调整了一下网络和训练策略
现在训练到了 10 Epoch， test acc 为 86.348 估计效果不是很好，更多的实验得等到毕业后再尝试。
在这次实验过程中，缺乏与人交流的机会，很多没经验的地方是查论文任选一个定下来的，深刻体会到和人交流非常重要！
要多讨论
ilydouble
commented
6 years ago ilydouble
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6 years ago
Review
1. 在 Furniture 数据集上实验共生模型
把 TreeSegNet 中的 tree net 用 PyTorch 实现，并接上寄生网络了
读 WILDCAT: Weakly Supervised Learning of Deep ConvNets for Image Classification, Pointwise Localization and Segmentation, CVPR 2017， 并把文中的 WSL transfer 接到 tree net 的叶节点上，作为寄生网络的最终输出
tree net 只增加了 5% 的参数 但训练慢了 3倍， 主要是 tree 结构比较复杂，有7层128个叶节点，对动态图框架和 GPU 计算都不利。
第一次训练时，迭代几次后 Loss 会变为 nan，找出原因后 重新调整了一下网络和训练策略
现在训练到了 10 Epoch， test acc 为 86.348 估计效果不是很好，更多的实验得等到毕业后再尝试。
在这次实验过程中，缺乏与人交流的机会，很多没经验的地方是查论文任选一个定下来的，深刻体会到和人交流非常重要！
2. 写毕业论文