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vs2019 调试五轮,ep05_0.0278_0.0990_0.1268 就很难下降了 #31
Comments
那个权重需要翻墙下吗?我翻不了墙,能发我邮箱吗 [email protected], 谢谢 (^_^) |
@hsome2020 可能需要一些调参经验,我发给你,请查收 |
刚接触 PYTHON, 深度学习,半个月前连变量都不会声明,你这个是我第一个真正调通的, |
加油 |
请问调参经验可以也发我一下吗 我的邮箱是[email protected] 谢谢 |
@zty8599 经验看来只能靠自己积累了,要是能发就好了 |
如果很难收敛,建议参考下我的训练log,希望有所帮助 |
我尝试了https://github.com/CrazySummerday/ctpn.pytorch 这个代码, 和这个repo的代码基本没啥差异, 但是ctpn.pytorch的这个代码很快就能在数据上收敛, 暂时还没对比两个代码的详细区别在哪, 供大家参考 |
看到了那个reference,但是两个代码训练出来的效果确实差比较多,ctpn.pytorch这个代码不需要pretrain model,效果也比较好. 只是给大家参考一下,如果大家有空可以对比下看看吧 |
您好,请问你这个工程icdar数据集训练了多久收敛的呢?另外最佳性能大概是多少 |
为什么我用这个代码训icdar2015训了一百个epoch,loss下降到0.07,最来用来预测一点效果也没有 |
这个模型已经很久很久之前的了,不建议继续在这上面花费时间精力,有更好的选择哈 |
我毕设选的这个模型,已经来不及换了呜呜 |
对代码做了一些改动,发现原始代码 loss 很难下降,是计算 loss 时维度出了问题,二者不一样,导致第二轮就很难收敛;我也稍做了一些改动,但到 0.0278_0.0990_0.1268 就下不去了。
想问下,你真调到了 0.07 以下吗?
ctpn_ep01_0.0411_0.1523_0.1934.pth
ctpn_ep02_0.0309_0.1167_0.1477.pth
ctpn_ep03_0.0282_0.1071_0.1353.pth
ctpn_ep04_0.0279_0.1046_0.1325.pth
ctpn_ep05_0.0278_0.0990_0.1268.pth
这是五轮结果(^_^)
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