Продолжайте оценку в Обучении с обнаружением объектов Tensorflow - PullRequest
0 голосов
/ 24 сентября 2019

Использование Обучение обнаружению объектов Tensorflow , обучение в начальной сети FRCNN v2.Конфигурация для обучения следующая.

optimizer {
    momentum_optimizer: {
      learning_rate: {
        manual_step_learning_rate {
          initial_learning_rate: 0.0002
          schedule {
            step: 50000
            learning_rate: .00002
          }
          schedule {
            step: 60000
            learning_rate: .000002
          }
        }
      }
      momentum_optimizer_value: 0.9
    }
    use_moving_average: false
  }
  gradient_clipping_by_norm: 10.0
  fine_tune_checkpoint: "/home/itc/Data/Cheers_Store/TrainedModels/FRcnnInceptionNet/pretrained/model.ckpt"
  from_detection_checkpoint: true
  # Note: The below line limits the training process to 200K steps, which we
  # empirically found to be sufficient enough to train the COCO dataset. This
  # effectively bypasses the learning rate schedule (the learning rate will
  # never decay). Remove the below line to train indefinitely.
  num_steps: 70000

Обучено 70000 итераций с 30000 изображениями.

Оценка с 3000 изображений и настройка следующие.

eval_config: {
  num_examples: 3000
  # Note: The below line limits the evaluation process to 10 evaluations.
  # Remove the below line to evaluate indefinitely.
  max_evals: 10
}

За время обучения он тренировался до 4200 итераций.Тогда продолжайте оценивать и больше не тренироваться.В чем может быть проблема?

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...