Open JiarunLiu opened 4 years ago
黑色素瘤分类:
继续跑Resnet的baseLine,分数据分布均衡(样本数4000+)和不均衡(样本数20000+)两种,均衡分布数据已经跑完了,不均衡的还在跑
PENCIL调参,发现学习率过大的情况下网络很快就会出现梯度爆炸的情况,不到一个epoch loss就会超过取值最大上界变成nan,然后stage1-stage2的切换点尝试了过拟合前、过拟合后、过拟合loss值趋向稳定后三种,但是大部分label correction的效果都非常差,其中效果最好的一次是在noise density=0.1,stage1=120时,label准确率提升了1个点
JointOptimization的代码跑了一下,然后把数据改成了黑色素瘤的数据正在跑,显存不太够用的batch_size只能调成1,跑的比较慢,现在还在跑
正在过mentornet的代码,tf写的看得云里雾里
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黑色素瘤分类:
继续跑Resnet的baseLine,分数据分布均衡(样本数4000+)和不均衡(样本数20000+)两种,均衡分布数据已经跑完了,不均衡的还在跑
PENCIL调参,发现学习率过大的情况下网络很快就会出现梯度爆炸的情况,不到一个epoch loss就会超过取值最大上界变成nan,然后stage1-stage2的切换点尝试了过拟合前、过拟合后、过拟合loss值趋向稳定后三种,但是大部分label correction的效果都非常差,其中效果最好的一次是在noise density=0.1,stage1=120时,label准确率提升了1个点
JointOptimization的代码跑了一下,然后把数据改成了黑色素瘤的数据正在跑,显存不太够用的batch_size只能调成1,跑的比较慢,现在还在跑
正在过mentornet的代码,tf写的看得云里雾里
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