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测试模型遇到的问题 #42
Comments
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多谢 训练测试集我是把它分成9:1,而没有把所有数据拿去训练,结果按这个训练出的模型,在lfw上正确率只有65.8%,原因是什么?(孙祎的五点定位,检测,再按照您的方式alignment,最后是144*144的灰度图片,样本准备过程应该没有什么问题,lr:0.001,weight_decay:0.005) |
提取fc1 512维的特征是93.8%的准确率, 而变成eltwise6的256维就只有65.8%? |
您的模型变成eltwise6的256维准确率是97.7%;65.8%是我自己按上边网络重新训练模型并在lfw的测试结果,不知道问题出在哪儿? |
65.8%这个结果太低了,我这边网络的迭代4w次,validation只有30%~40%的时候在lfw也可以到90%左右。我觉得首先还是仔细检查下数据预处理吧,训练集和测试集预处理的方法是否一致,因为训练集裁出来的144x144的图像,测试集lfw应该是128x128的。另外看一下你网络在训练时的收敛状况,你这个65.8%结果的网络validation的准确率是多少呢? |
hi,吴老师: |
我觉得你这个log变化很正常啊,然后你测试的时候lfw才只有65.8%? 你检查下你提特征的代码吧,提特征的时候图像像素要除255归一化到[0,1] |
hi,吴老师: |
这个错误就是字面意思,彩色图像和灰度图像的问题。。。。 |
Hi,吴老师: |
吴老师,您好:
先感谢您分享的网络模型!
当测试模型时遇到两个问题:
2.在测试网络B_deploy时,出现 :
...insert_splits.cpp:35] Unknown blob input label to layer 1 的错误,想问一下这个怎么解决?
十分感谢!
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