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我遇到了同样的问题,在VOC2007数据集上训练了mobilenet/ResNeXt101等,准确率也一直在0.2左右,未见提升。 请问你解决了此问题吗?
系统:Ubuntu 16.04 CUDA:10.0 Tensorflow-gpu:2.0.0
选用的learning rate合适吗?改变learning rate效果有改变吗? @Jaren1907 @MingKeYue
选用的learning rate合适吗?改变learning rate效果有改变吗? @Jaren1907 @MingKeYue
没见哪里可以设置learning rate的额
选用的learning rate合适吗?改变learning rate效果有改变吗? @Jaren1907 @MingKeYue
没见哪里可以设置learning rate的额
在train.py里有optimizer,它是有默认参数的,只不过没有写。
optimizer = tf.keras.optimizers.RMSprop()
参见这里: RMSProp
选用的learning rate合适吗?改变learning rate效果有改变吗? @Jaren1907 @MingKeYue
没见哪里可以设置learning rate的额
在train.py里有optimizer,它是有默认参数的,只不过没有写。
optimizer = tf.keras.optimizers.RMSprop()
参见这里: RMSProp
哦哦哦 多谢朋友 在configuration找半天。。
选用的learning rate合适吗?改变learning rate效果有改变吗? @Jaren1907 @MingKeYue
没见哪里可以设置learning rate的额
在train.py里有optimizer,它是有默认参数的,只不过没有写。
optimizer = tf.keras.optimizers.RMSprop()
参见这里: RMSProp
哦哦哦 多谢朋友 在configuration找半天。。
不客气~
选用的learning rate合适吗?改变learning rate效果有改变吗? @Jaren1907 @MingKeYue
我修改了学习率,结果没有变化。我使用的flower数据集和VOC2007数据集。 当我使用tf.keras官方的tf.keras.applications.MobileNetV2训练时,加载了预训练权重后,模型表现正常,但没有加载预训练权重时,acc也像这个项目中一样,一直在0.2左右 因此加载预训练权重后,应该可以解决问题,但作者未提供预训练权重
+1 我也出现了相同的情况。 我修改了optimizer的lr,但是准确率也没有改变...
Tensorflow-gpu版本为2.0.0 ,使用的flower_photos数据集 您好,我在运行您的代码时发现:运行mobilenet、densenet、effcientnet等模型时,模型效果不收敛。准确率一直在0.2左右徘徊。请问这个是什么原因呢?
我用自己的三类数据集训练,跟你情况类似,accuracy一直都是33%,用resnet很快就到了80%,后面把mobilenet、densenet、effcientnet等模型AveragePooling换成GlobalAveragePooling 1*1conv换成fc,在训练就正常了,很快到80%
Tensorflow-gpu版本为2.0.0 ,使用的flower_photos数据集 您好,我在运行您的代码时发现:运行mobilenet、densenet、effcientnet等模型时,模型效果不收敛。准确率一直在0.2左右徘徊。请问这个是什么原因呢?
我用自己的三类数据集训练,跟你情况类似,accuracy一直都是33%,用resnet很快就到了80%,后面把mobilenet、densenet、effcientnet等模型AveragePooling换成GlobalAveragePooling 1*1conv换成fc,在训练就正常了,很快到80%
能请您分享一下修改后的代码吗?我也在做三分类,遇到了跟您同样的问题,谢谢!
Tensorflow-gpu版本为2.0.0 ,使用的flower_photos数据集 您好,我在运行您的代码时发现:运行mobilenet、densenet、effcientnet等模型时,模型效果不收敛。准确率一直在0.2左右徘徊。请问这个是什么原因呢?