使用比例参数训练Caffe CNN

作者: afs-loliaholic
发布时间: 2024-12-21 02:37:05 (1月前)
转自：

2 条回复

0#
回复此人
猫南北 | 2019-08-31 10-32

<div class =“post-text”itemprop =“text”> <P> 如果您将输入除以 <code> 255 </code> 你需要乘以你的第一个转换层的权重 <code> "conv1_1" </code> 通过 <code> 255 </code> 以弥补这一变化。 <BR/> 看着 <a href="https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/examples/net_surgery.ipynb" rel="nofollow noreferrer"> 网络手术 </A> 看看如何做到这一点。 </p> <P> 例如（在python中）： </p> <pre> <code> import caffe net = caffe.Net('models/es_vgg/train_val.prototxt', caffe.TEST) # no .caffemodel weights supplied - weights are randomly init # scale kernels of first conv layer by 255 net.params['conv1_1'][0].data[...] = 255. * net.params['conv1_1'][0].data # save the scaled weights net.save('models/es_vgg/init_scaled.caffemodel') </code> </pre> <P> 现在你需要开始训练 <code> 'models/es_vgg/init_scaled.caffemodel' </code> 。 </p> </DIV>

编辑

登录后才能参与评论