week7 初識卷積網路

2021-09-02 07:45:55 字數 635 閱讀 3927

資料集:mnist

模型簡介

調整maxpool的時候,報錯了,不知道是不是因為源資料的維度必須是maxpool的維度的整數倍,在有stride的情況下,可能需要是maxpool+stride的維度的整數倍,還沒有試過,下次可以試一下。

可以將初始化的方法儲存在陣列中呼叫。

調參的時候,可以將卷積的層數加進去。

做gridsearch的時候,多去觀察實驗過程中的損失函式和準確率等的變化,一些引數的設定如果讓結果不好反壞的話,及時終止,減少時間和資源的浪費。

stride的影響(隨著增大,準確率下降。對padding的引數也有影響)

epoch的影響。本次實驗中,在epoch=10的時候,準確率已經能達到98%,在20和30的時候,有所增加。但是到40的時候幾乎沒有變化,有時候反而有所下降。

啟用函式的影響,relu>selu ,sigmoid收斂的慢一點,準確率也要低很多。

dropout的影響,加入後,收斂的要慢一點。

在訓練的前期,訓練集的準確率低於測試集。(是因為訓練集比測試集大嗎?)

week7 月模擬題

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上篇最後在生成csv檔案和triplet檔案。csv已經好了,triplet還沒 triplet檔案在dataloader facenet mask.py檔案中。看一下具體是怎麼用的。首先看v2 import的了哪些內容 from data loader.data loader facenet ma...

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