【华为云 ModelArts-Lab AI实战营】第三期：图像分类 (III) 模型参数&网络调优 #219

fivestarsky · 2019-07-03T16:20:21Z

【华为云 ModelArts-Lab AI实战营】第三期：图像分类 (III) 模型参数&网络调优

相信访问本页面的您，已经是《华为云 ModelArts-Lab AI实战营》前两期的的学员，并且已经熟悉ModelArts平台的基本操作了，本期我们将会以 “VGG16模型”为例，讲解深度学习中模型调参和网络优化的技巧，并引入ResNet & VGG19 等更深层的网络模型。带您更深入和全面地学习以 ModelArts 为平台的深度学习模型优化技巧。
若您还没有参加过第一期活动，请您点击【华为云 ModelArts-Lab AI实战营】第一期：图像分类 (I)，从头学起，基础更扎实，还可以累积更多积分哦！
若您还没有参加过第二期活动，请您点击【华为云 ModelArts-Lab AI实战营】第二期：图像分类 (II)，来从整体上熟悉 ModelArts 平台
本期实战，会涉及少量存储费用，请保证账户余额至少1元参与本期活动，请见费用 FAQ 说明。

本期实战营参与说明

本期实战为图像分类第三期。本期实战，本期我们将会以 “VGG16模型” 为例，讲解深度学习中模型调参和网络优化的技巧。

【本期实战内容】
- 图像分类模型参数&网络调优案例：https://github.com/huaweicloud/ModelArts-Lab/tree/master/notebook/DL_image_hyperparameter_tuning
【加入实战微信群】
- 欢迎您自由加入本期实战营的微信群，与 ModelArts 社区开发者一起交流
- 请添加 “华为云 EI 微信小助手” 后，拉您入群（微信号：huaweisecretary）
【留下实战记录】
- 请您在本则 Issue 下方跟帖反馈：华为云账号 + 完成实战的截图。
- 反馈信息格式，请参考如下 @sunbo57123 的样例：
【本期积分规则】
- 第三期任务00-03，完成后按照老规矩获得1个积分。调参没有固定规则，经验总结十分重要，除了实验中进行讲解的调优方法，希望各位AI大神能够将将自己的调优经验分享出来。网络不设限制，比如 ResNet、ResNet+FPN（ROI IoU 等）、MobileNet 调优等，内容随心您定，调优的方法、思路、实践过程等等，鼓励干货满满的原创案例分享。扩展案例的提交形式统一为 ModelArts Notebook 为载体，能够复现为核心，提交评分采用社区commiter 讨论的形式，内容相似度过高的文章，按照提交时间+能够有效复现的形式取第1篇哦

00任务中：

反馈两次各训练 5个epoch（共10个epoch）后的运行结果+准确率变化折线图
反馈带有早停的运行结果

01任务中：

任意一个优化器的结果和准确率折线图（5 epoch）

02任务中：

数据增广案例训练时间较长，为了防止ipynb文件运行时丢失kernel的链接，导致无法查看结果，建议开发者实践时将ipynb文件转换为py文件，并在terminal中执行。步骤如下：

ipynb文件转换成py文件

转换后得到一个同名的.py文件，由于ipynb中编写了很多jupyter环境中支持的特定命令，因此需要将一些特定命令进行处理，包括：

1. 以 ! 开头的shell命令，使用Python subprocess库代替
2. %matplotlib inline 声明，无法在python环境中运行，直接删除
3. matplotlib的plot命令，在Terminal中无法直接使用，需要设定matplotlib.use('Agg')

由于处理过程较为复杂，我们直接提供了转换好的02_data_augumentation.py

在Terminal中执行命令

首先，新建一个terminal：

在terminal中，先更新conda相关环境变量，执行命令source /opt/conda/etc/profile.d/conda.sh，然后执行conda env list命令，查看conda环境，并切换到/home/ma-user/anaconda3/envs/TensorFlow-1.13.1环境（根据Notebook规格，环境名称可能有所不同）：

执行py文件：nohup python 02_data_augumentation.py > data-aug.log &，然后再敲一个回车键。这样，我们用nohup启动了一个后台执行的进程，并将训练的结果输入到data-aug.log文件中，在Terminal中，可以使用tail命令查看日志文件的内容，执行tail -f data-aug.log：

后台进程运行结束后，我们得到data-aug.log和data-aug-plot.png两个文件

积分所需文件

data-aug.log文件
matplot保存的准确率曲线图data-aug-plot.png

03任务中：

只训练分类层的日志和准确率曲线图：
训练所有参数的日志和准确率曲线图：

【手动停止服务】
- 实验完成后，请手动停止占用云资源的服务，如：停止 “开发环境” 中所创建的 Notebook 以及 “部署上线”-“在线服务” 中所部署的在线服务，以避免因持续占用云资源导致资源包无谓消耗和欠费发生。需使用时，再启动即可。
【获得实践积分】
- 完成实战记录并回帖的开发者，请提交 Pull Request (PR) 到积分总表，反馈您的实践、积分和贡献点，具体操作流程在此。社区 Committers 核实后，合并 PR，积分正式生效。
- 积分规则： https://github.com/huaweicloud/ModelArts-Lab/tree/master/merit_rank
- 实践登记：将您 Issue 跟帖链接登记到 ModelArts-Lab 社区的积分总表里，按如下图操作获得 Issue 链接：

点击此，跟帖反馈本期实战截图

The text was updated successfully, but these errors were encountered:

sunbo57123 · 2019-07-04T10:44:23Z

华为云账号：S57123001

00任务

两次各训练 5个epoch (共10个epoch)后的运行结果+准确率变化折线图

带有早停的运行结果

01任务

任意一个优化器的结果和准确率折线图（5epoch）运行结果

任意一个优化器的结果和准确率折线图（5epoch）准确率折线图

02任务

data-aug.log文件链接

matplot保存的准确率曲线图data-aug-plot.png

03任务

只训练分类层的日志和准确率曲线图：

训练所有参数的日志和准确率曲线图：

benmcq2019 · 2019-07-05T12:47:10Z

华为云账号：maomaode
00任务
两次各训练 5个epoch (共10个epoch)后的运行结果+准确率变化折线图
个人想简单了直接上了17进行运行。

根据上图选择了12次进行运行：

带有早停的运行结果

01任务
任意一个优化器的结果和准确率折线图（5epoch）运行结果

rmsprop优化器

Adam优化器

02任务
data-aug.log文件链接：https://pan.baidu.com/s/1S29pbeJt_zp0vOZgP5MtBg 提取码：vgv4
matplot保存的准确率曲线图data-aug-plot.png：

03任务
只训练分类层的日志和准确率曲线图：

训练所有参数的日志和准确率曲线图：

xyl1null · 2019-07-05T16:14:41Z

华为云账号： pr0d1gy

0. epochs和callbacks

两次各训练 5个epoch (共10个epoch)后的运行结果

准确率变化折线图

带有早停的运行结果

1. 学习率和优化器

任意一个优化器运行结果

任意一个优化器准确率折线图

2. 数据增广

data-aug.log
data-aug.log
准确率折线图

3. 使用预训练权重

只训练分类层的日志

只训练分类层的准确率折线图

训练所有参数的日志

训练所有参数的准确率曲线图

* leighshanie：3个积分，贡献点： * 完成案例：[第一期](huaweicloud#49 (comment)) [第二期](huaweicloud#113 (comment)) [第三期](huaweicloud#219 (comment)) * 体验文章： * 扩展案例： * 实际应用案例 * 微认证：

bochuan007 · 2019-07-06T04:06:39Z

华为云账号：bochuan007

00任务中：

反馈两次各训练 5个epoch (共10个epoch)后的运行结果+准确率变化折线图

反馈带有早停的运行结果

拓展(非必选)：可以尝试自己定义学习率衰减规律。使用LearningRateScheduler方法，自己定义学习率衰减。

01任务中：

任意一个优化器的结果和准确率折线图（5epoch）

拓展(非必选)：多epoch（epoch>30）在不同优化器下的代码和运行结果及准确率折线图

02任务中：

data-aug.log文件

data-aug.log

matplot保存的准确率曲线图data-aug-plot.png

03任务中：

只训练分类层的日志和准确率曲线图：

训练所有参数的日志和准确率曲线图：

拓展，尝试使用更深层的网络，此处使用VGG19

leewishyuanfang · 2019-07-06T06:28:30Z

华为云账号：leewish_yuanfang
00任务中：
反馈两次各训练 5个epoch (共10个epoch)后的运行结果+准确率变化折线图
第一次5个epoch

第二次5个epoch

反馈带有早停的运行结果

01任务中：
任意一个优化器的结果和准确率折线图（5epoch）
rmsprop优化器


adam优化器


sgd优化器-学习率0.0001

sgd优化器-学习率0.001

02任务中：
data-aug.log文件
data-aug.log

matplot保存的准确率曲线图data-aug-plot.png

03任务中：
只训练分类层的日志和准确率曲线图：

训练所有参数的日志和准确率曲线图：

* leighshanie：3个积分，贡献点： * 完成案例：[第一期](#49 (comment)) [第二期](#113 (comment)) [第三期](#219 (comment)) * 体验文章： * 扩展案例： * 实际应用案例 * 微认证：

cnfox0273 · 2019-07-06T16:05:08Z

华为云账号：cnfox0273

00任务中：
反馈两次各训练 5个epoch (共10个epoch)后的运行结果+准确率变化折线图

第一次5个epoch:

第二次5个epoch:

反馈带有早停的运行结果:

01任务中：
任意一个优化器的结果和准确率折线图（5epoch）

02任务中：
data-aug.log文件
data-aug.log

matplot保存的准确率曲线图data-aug-plot.png

03任务中：
只训练分类层的日志和准确率曲线图：

训练所有参数的日志和准确率曲线图：

* cnfox0273: 4个积分，贡献点： * 完成案例：[第一期](huaweicloud#49 (comment)) [第二期](huaweicloud#113 (comment)) [第三期](huaweicloud#219 (comment)) * 体验文章： * 扩展案例： * 实际应用案例： * 微认证：[ModelArts实现零售商客户分群](huaweicloud#177 (comment))

skyonedot · 2019-07-07T03:34:06Z

华为云账号 s1119858711

00任务

带有早停的结果

01任务

Adam加速器

Adam加速器图片

02任务

data-aug.log文件
data-aug .log

03任务

只训练分类层的日志和准确率曲线图：

训练所有参数的日志和准确率曲线图：

追加自己的积分跟新信息如下： * 完成案例：[第三期](huaweicloud#219 (comment)) * 体验文章：(huaweicloud#277)

* cnfox0273: 4个积分，贡献点： * 完成案例：[第一期](#49 (comment)) [第二期](#113 (comment)) [第三期](#219 (comment)) * 体验文章： * 扩展案例： * 实际应用案例： * 微认证：[ModelArts实现零售商客户分群](#177 (comment))

jimmy9778 · 2019-07-08T07:54:41Z

华为云账号：jimmybhb

00任务：epochs和callbacks
两次各训练 5个epoch (共10个epoch)后的运行结果+准确率变化折线图



带有早停的运行结果

01任务：学习率和优化器
Adam优化器的结果和准确率折线图（5epoch）运行结果



02任务：数据增广

02任务：通过终端执行结果
data-aug.log

03任务：使用预训练权重
只训练分类层的日志和准确率曲线图:

训练所有参数的日志和准确率曲线图:

15940983626 · 2019-07-08T07:59:42Z

华为云账号：15940983626
00任务
两次各训练 5个epoch (共10个epoch)后的运行结果+准确率变化折线图

带有早停的运行结果

01任务
任意一个优化器的结果和准确率折线图（5epoch）运行结果

02任务
data-aug.log

03任务
只训练分类层的日志和准确率曲线图：

训练所有参数的日志和准确率曲线图：

* leighshanie：4个积分，贡献点： * 完成案例：[第一期](huaweicloud#49 (comment)) [第二期](huaweicloud#113 (comment)) [第三期](huaweicloud#219 (comment)) * 体验文章： * 扩展案例： * 实际应用案例 * 微认证：[ModelArts实现零售商客户分群](huaweicloud#177 (comment))

work2020 · 2019-07-08T11:39:46Z

华为云账号 huawei018
00任务
两次各训练 5个epoch (共10个epoch)后的运行结果+准确率变化折线图

带有早停的运行结果

01任务
任意一个优化器的结果和准确率折线图（5epoch）运行结果

02任务
data-aug.log
准确率曲线图

03任务
只训练分类层的日志和准确率曲线图：

训练所有参数的日志和准确率曲线图：

fesayumi · 2019-07-10T04:09:35Z

华为云账号: hwstaff_t00322865
00任务
两次各训练 5个epoch (共10个epoch)后的运行结果+准确率变化折线图

带早停结果：

01任务
SDG运行结果：

02任务
data-aug.log文件：data-aug.log

matplot保存的准确率曲线图：

03任务
只训练分类层的日志和准确率曲线图：

训练所有参数的日志和准确率曲线图：

* hw60990420 :10个积分，贡献点： * 完成案例：[第一期](#49 (comment)) [第二期](#113 (comment)) [第三期](#219 (comment)) [第四期](#402 (comment)) [第六期](#837 (comment)) [第七期](#931 (comment)) [第十一期](#1177 (comment)) [第十二期](#1248 (comment)) [第十三期](#1343 (comment)) [第十四期](#1364 (comment)) * 体验文章： * 扩展案例： * 实际应用案例： * 微认证:

* hw60990420 :15个积分，贡献点： * 完成案例：[第一期](huaweicloud#49 (comment)) [第二期](huaweicloud#113 (comment)) [第三期](huaweicloud#219 (comment)) [第四期](huaweicloud#402 (comment)) [第六期](huaweicloud#837 (comment)) [第七期](huaweicloud#931 (comment)) [第八期](huaweicloud#1025 (comment)) [第九期](huaweicloud#1087 (comment)) [第十期](huaweicloud#1111 (comment)) [第十一期](huaweicloud#1177 (comment)) [第十二期](huaweicloud#1248 (comment)) [第十三期](huaweicloud#1343 (comment)) [第十四期](huaweicloud#1364 (comment)) [第十五期](huaweicloud#1395 (comment)) [第十六期](huaweicloud#1445 (comment)) * 体验文章： * 扩展案例： * 实际应用案例： * 微认证:

* hw60990420 :15个积分，贡献点： * 完成案例：[第一期](#49 (comment)) [第二期](#113 (comment)) [第三期](#219 (comment)) [第四期](#402 (comment)) [第六期](#837 (comment)) [第七期](#931 (comment)) [第八期](#1025 (comment)) [第九期](#1087 (comment)) [第十期](#1111 (comment)) [第十一期](#1177 (comment)) [第十二期](#1248 (comment)) [第十三期](#1343 (comment)) [第十四期](#1364 (comment)) [第十五期](#1395 (comment)) [第十六期](#1445 (comment)) * 体验文章： * 扩展案例： * 实际应用案例： * 微认证:

Rrrocky98 · 2019-11-03T11:07:57Z

华为云账号：Rocky98
00任务
两次各训练 5个epoch (共10个epoch)后的运行结果+准确率变化折线图

带有早停的运行结果

01任务
任意一个优化器的结果和准确率折线图（5epoch）运行结果

02任务
data-aug.log文件
data-aug.log

matplot保存的准确率曲线图data-aug-plot.png

03任务
只训练分类层的日志和准确率曲线图：

训练所有参数的日志和准确率曲线图：

* hw60990420 :16个积分，贡献点： * 完成案例：[第一期](huaweicloud#49 (comment)) [第二期](huaweicloud#113 (comment)) [第三期](huaweicloud#219 (comment)) [第四期](huaweicloud#402 (comment)) [第五期](huaweicloud#637 (comment)) [第六期](huaweicloud#837 (comment)) [第七期](huaweicloud#931 (comment)) [第八期](huaweicloud#1025 (comment)) [第九期](huaweicloud#1087 (comment)) [第十期](huaweicloud#1111 (comment)) [第十一期](huaweicloud#1177 (comment)) [第十二期](huaweicloud#1248 (comment)) [第十三期](huaweicloud#1343 (comment)) [第十四期](huaweicloud#1364 (comment)) [第十五期](huaweicloud#1395 (comment)) [第十六期](huaweicloud#1445 (comment)) * 体验文章： * 扩展案例： * 实际应用案例： * 微认证:

* hw60990420 :16个积分，贡献点： * 完成案例：[第一期](#49 (comment)) [第二期](#113 (comment)) [第三期](#219 (comment)) [第四期](#402 (comment)) [第五期](#637 (comment)) [第六期](#837 (comment)) [第七期](#931 (comment)) [第八期](#1025 (comment)) [第九期](#1087 (comment)) [第十期](#1111 (comment)) [第十一期](#1177 (comment)) [第十二期](#1248 (comment)) [第十三期](#1343 (comment)) [第十四期](#1364 (comment)) [第十五期](#1395 (comment)) [第十六期](#1445 (comment)) * 体验文章： * 扩展案例： * 实际应用案例： * 微认证:

Carex-Chunhui · 2019-11-08T14:31:32Z

华为云账号：hw28207081
00任务
两次各训练 5个epoch (共10个epoch)后的运行结果+准确率变化折线图


带有早停的运行结果

01任务
任意一个优化器的结果和准确率折线图（5epoch）运行结果


02任务
data-aug.log
准确率曲线图

03任务
只训练分类层的日志和准确率曲线图：

训练所有参数的日志和准确率曲线图：

uflexnihao · 2019-11-09T07:57:50Z

华为云账号：uflexnihao

00任务
两次各训练5个epochs

早停结果

01任务
任意优化器

02任务
准确率曲线

data-aug.log文件
data-aug.log

03任务
只训练分类层

训练所有层

积分提交说明：（本次一次提交16个积分案例） * uflexnihao:16个积分点，贡献点： * 完成案例：[第一期](huaweicloud#49 (comment)) [第二期](huaweicloud#113 (comment)) [第三期](huaweicloud#219 (comment)) [第四期](huaweicloud#402 (comment)) [第五期](huaweicloud#637 (comment)) [第六期](huaweicloud#837 (comment)) [第七期](huaweicloud#931 (comment)) [第八期](huaweicloud#1025 (comment)) [第九期](huaweicloud#1087 (comment)) [第十期](huaweicloud#1111 (comment)) [第十一期](huaweicloud#1177 (comment)) [第十二期](huaweicloud#1248 (comment)) [第十三期](huaweicloud#1343 (comment)) [第十四期](huaweicloud#1364 (comment)) [第十五期](huaweicloud#1395 (comment)) [第十六期](huaweicloud#1445 (comment)) * 体验文章： * 扩展案例： * 实际应用案例： * 微认证：

* uflexnihao提交积分积分提交说明：（本次一次提交16个积分案例） * uflexnihao:16个积分点，贡献点： * 完成案例：[第一期](#49 (comment)) [第二期](#113 (comment)) [第三期](#219 (comment)) [第四期](#402 (comment)) [第五期](#637 (comment)) [第六期](#837 (comment)) [第七期](#931 (comment)) [第八期](#1025 (comment)) [第九期](#1087 (comment)) [第十期](#1111 (comment)) [第十一期](#1177 (comment)) [第十二期](#1248 (comment)) [第十三期](#1343 (comment)) [第十四期](#1364 (comment)) [第十五期](#1395 (comment)) [第十六期](#1445 (comment)) * 体验文章： * 扩展案例： * 实际应用案例： * 微认证： * Update all_ranking.md

chenliang613 · 2019-11-11T02:05:10Z

活动结束，本issue关闭！

crystaldust changed the title ~~[WIP]未开始请勿参加【华为云 ModelArts-Lab AI实战营】第三期图像分类模型参数&网络调优(III)~~ 【华为云 ModelArts-Lab AI实战营】第三期图像分类模型参数&网络调优(III) Jul 5, 2019

sunbo57123 added the 华为云 ModelArts-Lab AI实战营 label Jul 5, 2019

richardllin changed the title ~~【华为云 ModelArts-Lab AI实战营】第三期图像分类模型参数&网络调优(III)~~ 【华为云 ModelArts-Lab AI实战营】第三期：图像分类 (III) 模型参数&网络调优 Jul 5, 2019

xyl1null mentioned this issue Jul 5, 2019

第三期实验完成积分更新 #255

Merged

leewishyuanfang mentioned this issue Jul 6, 2019

更新leewishyuanfang积分.md #276

Merged

bochuan007 mentioned this issue Jul 6, 2019

[讨论]从实战三期的实验结果谈过拟合和欠拟合 #278

Open

cnfox0273 mentioned this issue Jul 6, 2019

cnfox0273 更新积分 #286

Merged

skyonedot mentioned this issue Jul 7, 2019

s1119858711 #288

Merged

benmcq2019 added a commit to benmcq2019/ModelArts-Lab that referenced this issue Jul 7, 2019

benmcq2019更新积分

530d3b8

追加自己的积分跟新信息如下： * 完成案例：[第三期](huaweicloud#219 (comment)) * 体验文章：(huaweicloud#277)

benmcq2019 mentioned this issue Jul 7, 2019

benmcq2019更新积分 #289

Merged

skyonedot mentioned this issue Jul 7, 2019

s1119858711 #296

Merged

xyl1null mentioned this issue Jul 8, 2019

leighshanie 更新ModelArts微认证积分 #303

Merged

skyonedot mentioned this issue Jul 10, 2019

s1119858711 #321

Merged

fesayumi mentioned this issue Jul 10, 2019

fesayumi更新第三期积分，并将之前的华为云账号hwstaff_t00322865更新为github账号fesayumi #326

Merged

Assassinbelief mentioned this issue Nov 1, 2019

hw60990420更新积分 #1573

Merged

GCRoots mentioned this issue Nov 1, 2019

EasyArch-W 更新积分 #1580

Merged

Assassinbelief mentioned this issue Nov 2, 2019

hw60990420更新积分 #1583

Merged

GCRoots mentioned this issue Nov 2, 2019

EasyArch-W 更新积分 #1586

Merged

xiaojwang mentioned this issue Nov 2, 2019

Update all_ranking.md #1587

Merged

xiaojwang mentioned this issue Nov 3, 2019

Update all_ranking.md #1596

Closed

Assassinbelief mentioned this issue Nov 3, 2019

hw60990420更新积分 #1599

Merged

xiaojwang mentioned this issue Nov 3, 2019

Update all_ranking.md #1600

Merged

ciyiming mentioned this issue Nov 4, 2019

ciyiming 积分更新 #1601

Merged

xiaojwang mentioned this issue Nov 4, 2019

Update all_ranking.md #1611

Merged

This was referenced Nov 5, 2019

Shenshen1更新积分 #1615

Merged

Shenshen1更新积分 #1625

Merged

shaoyong96 mentioned this issue Nov 6, 2019

hw54910600 更新积分 #1628

Merged

JaneConan mentioned this issue Nov 7, 2019

JaneConan更新积分 #1634

Merged

xuyanbo03 mentioned this issue Nov 7, 2019

awebone更新积分 #1637

Merged

Alex20250 mentioned this issue Nov 8, 2019

Update all_ranking.md #1644

Merged

Carex-Chunhui mentioned this issue Nov 8, 2019

hw28207081 积分更新 #1653

Closed

uflexnihao mentioned this issue Nov 9, 2019

uflexnihao提交积分 #1664

Merged

chenliang613 closed this as completed Nov 11, 2019

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fivestarsky commented Jul 3, 2019 •

edited by chaoxu1203

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sunbo57123 commented Jul 4, 2019 •

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benmcq2019 commented Jul 5, 2019

xyl1null commented Jul 5, 2019

bochuan007 commented Jul 6, 2019

leewishyuanfang commented Jul 6, 2019

cnfox0273 commented Jul 6, 2019

skyonedot commented Jul 7, 2019

jimmy9778 commented Jul 8, 2019 •

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15940983626 commented Jul 8, 2019 •

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work2020 commented Jul 8, 2019

fesayumi commented Jul 10, 2019

Rrrocky98 commented Nov 3, 2019

Carex-Chunhui commented Nov 8, 2019

uflexnihao commented Nov 9, 2019

chenliang613 commented Nov 11, 2019

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fivestarsky commented Jul 3, 2019 • edited by chaoxu1203 Loading

本期实战营参与说明

00任务中：

01任务中：

02任务中：

03任务中：

sunbo57123 commented Jul 4, 2019 • edited Loading

00任务

两次各训练 5个epoch (共10个epoch)后的运行结果+准确率变化折线图

带有早停的运行结果

01任务

任意一个优化器的结果和准确率折线图（5epoch）运行结果

任意一个优化器的结果和准确率折线图（5epoch）准确率折线图

02任务

data-aug.log文件 链接

matplot保存的准确率曲线图data-aug-plot.png

03任务

只训练分类层的日志和准确率曲线图：

训练所有参数的日志和准确率曲线图：

benmcq2019 commented Jul 5, 2019

rmsprop优化器

Adam优化器

xyl1null commented Jul 5, 2019

0. epochs和callbacks

1. 学习率和优化器

2. 数据增广

3. 使用预训练权重

bochuan007 commented Jul 6, 2019

00任务中：

反馈两次各训练 5个epoch (共10个epoch)后的运行结果+准确率变化折线图

反馈带有早停的运行结果

拓展(非必选)：可以尝试自己定义学习率衰减规律。使用LearningRateScheduler方法，自己定义学习率衰减。

01任务中：

任意一个优化器的结果和准确率折线图（5epoch）

拓展(非必选)：多epoch（epoch>30）在不同优化器下的代码和运行结果及准确率折线图

02任务中：

data-aug.log文件

matplot保存的准确率曲线图data-aug-plot.png

03任务中：

只训练分类层的日志和准确率曲线图：

训练所有参数的日志和准确率曲线图：

拓展，尝试使用更深层的网络，此处使用VGG19

leewishyuanfang commented Jul 6, 2019

cnfox0273 commented Jul 6, 2019

skyonedot commented Jul 7, 2019

00任务

01任务

02任务

03任务

jimmy9778 commented Jul 8, 2019 • edited Loading

15940983626 commented Jul 8, 2019 • edited Loading

work2020 commented Jul 8, 2019

fesayumi commented Jul 10, 2019

Rrrocky98 commented Nov 3, 2019

Carex-Chunhui commented Nov 8, 2019

uflexnihao commented Nov 9, 2019

chenliang613 commented Nov 11, 2019

fivestarsky commented Jul 3, 2019 •

edited by chaoxu1203

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sunbo57123 commented Jul 4, 2019 •

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data-aug.log文件链接

jimmy9778 commented Jul 8, 2019 •

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15940983626 commented Jul 8, 2019 •

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