Open lini1634 opened 5 years ago
@lini1634 loss 가 가장 작을 때 결과를 보는게 아니지요! 텐서보드로 loss와 accuracy 같이 그려서 accuracy가장 클때까지 돌리는 겁니다~
https://colab.research.google.com/drive/1dmzlKPwsTbdvhD0Vpav8vpfJ2e3ARK2T
아래와 같이 결과를 눈으로 보면서, accuracy 가 saturation 되었다는 느낌이 올때까지 학습합니다!!
Resnet이 VGG보다 두배정도 좋다길래 해봄
Reference: https://github.com/hwkim94/hwkim94.github.io/wiki/resNet-implementation
Reference: Deep Residual Learning for Image Recognition Kaiming He Xiangyu Zhang Shaoqing Ren Jian Sun Microsoft Research {kahe, v-xiangz, v-shren, jiansun}@microsoft.com
이구조인데 마지막에 fc는 512로 해서 해봄
일단 결론만 말하자면 Batch size 50, epoch 100: 54% (34-layer residual)
띠용.. cost진짜 작은데 정확도 왜 저런지 아는 사람 ..?