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SoftwareGift / FeatherNets_Face-Anti-spoofing-Attack-Detection-Challenge-CVPR2019

Code for 3rd Place Solution in Face Anti-spoofing Attack Detection Challenge @ CVPR2019,model only 0.35M!!! 1.88ms(CPU)
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batch_size? #28

Open chenkingwen opened 5 years ago

chenkingwen commented 5 years ago

为什么我把batch_size改到512，训练结果反而变得很差？普通情况是大的batchsize相对来说结果不会比小的差。

SoftwareGift commented 5 years ago

这个不一定，跟不同的数据也有关系。一般情况大的batchsize会好训练一些，小的batchsize有时候可以提升在测试集的泛化能力。

chenkingwen commented 5 years ago

好的，明白了，谢谢啊！

chenkingwen commented 5 years ago

@SoftwareGift 按正常情况讲，倒残差模块中膨胀系数6是正常值，该项目中我把t改成1效果也不差。。

SoftwareGift commented 5 years ago

@SoftwareGift 按正常情况讲，倒残差模块中膨胀系数6是正常值，该项目中我把t改成1效果也不差。。

前后的具体效果可以说一下吗

chenkingwen commented 5 years ago

我是想裁剪裁剪网络宽度跟深度的， 把block膨胀系数调成1，效果也是很不错的，这个可能跟数据集有关系。

chenkingwen commented 5 years ago

https://github.com/SoftwareGift/FeatherNets_Face-Anti-spoofing-Attack-Detection-Challenge-CVPR2019/issues/42

这个问题我一直没弄明白为什么？@SoftwareGift