Chainer - обучаем GoogLeNet на подмножестве ImageNet - PullRequest
Новая
       36

Chainer - обучаем GoogLeNet на подмножестве ImageNet

0 голосов
/ 05 июня 2018

Я учусь использовать среду глубокого обучения Chainer , и у меня проблемы с обучением GoogLeNet в ImageNet.

Я использую приведенный пример и назовите его, используя: 

python2 train_imagenet.py
    --arch googlenet
    --batchsize 64
    --epoch 10
    --gpu 0
    --mean ~/data/imagenet/ILSVRC2012_devkit_t12/data/mean_RGB_256x256.npy
    --out output/
    --root ~/data/imagenet/dataset_sample_256x256/
    --val_batchsize 8
    ~/data/imagenet/lists/train_files_sample.txt
    ~/data/imagenet/lists/val_files_sample.txt

Я использую подмножество ImageNet из 5000 изображений, каждое изображение изменено в 256x256 и преобразовано в RGB при необходимости.

Моя потеря даже немного не меняется,как показано в журнале ниже.Когда я записываю предсказанный класс, он всегда заканчивается после нескольких итераций, предсказывающих всегда один и тот же класс (но этот класс меняется, когда я запускаю его снова).Я дважды проверил свой набор данных, и все выглядит нормально, я использую идентификаторы меток ImageNet, и мои txt-файлы содержат пары пути и метки, по одной на строку. 

epoch       iteration   main/loss   validation/main/loss  main/accuracy validation/main/accuracy  lr        
1           100         11.0533                           0.00015625                               0.01        
2           200         11.0533                           0.00078125                               0.01        
3           300         11.0533                           0.00046875                               0.01        
5           400         11.0533                           0.0009375                                0.01        
6           500         11.0531                           0.000625                                 0.01        
7           600         11.0532                           0.00078125                               0.01        
8           700         11.0533                           0.0009375                                0.01

Так как это код из официального репо,Я думаю, что-то не так с моим подмножеством.Правильна ли моя предварительная обработка?Разве 5000 не достаточно (не для того, чтобы достичь современного уровня, но чтобы действительно чему-то научиться)?

Спасибо за любые идеи о том, что может быть не так.

...