目錄
1.背景介紹
2.影象特徵及影象預處理
3.如何解決
darknet框架基於resnet34模型訓練oct，我們發現：
1.darknet+adam+影象預處理（不用crop）會出現損失值損失值不下降的問題。
2.darknet訓練效果遠不如pytorch，具體分析見為什麼相同相同模型，pytorch與darknet結果大不相同？
在使用darknet模型resnet訓練oct時，準確率下不去。先看看我的訓練效果:
圖：水平翻轉效果
orig是oct原始，crop是水平翻轉後的效果
圖：垂直翻轉效果
在本專案中，由於影象的特殊性，只進行水平翻轉和垂直翻轉。
可是遇到的問題，損失值幾乎不變，給我的感覺是權重並沒有更新。
首先翻閱了吳恩達的《機器學習訓練秘笈》,查詢我們這種情況的解決方案，我們看看吳恩達老師是怎麼說的：
總結一句話，就是使用更複雜的網路結構，但是我們使用的模型resnet34已經很複雜了，所以可以猜想到的原因：
1.權重沒有更新，訓練的方法有問題或者學習率太小
2.darknet官網的權重並沒有得到充分訓練。
參考學界 | andrej karpathy：你為什麼應該理解反向傳播，可以看出這是乙個梯度消失問題。
查閱斯坦福cs231n講解內容：
斯坦福cs231n學習筆記（7）------神經網路訓練細節（啟用函式）
斯坦福cs231n學習筆記（8）------神經網路訓練細節（資料預處理、權重初始化）
斯坦福cs231n—深度學習與計算機視覺----學習筆記 課時10
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