ResNet-50在ImageNet验证集上的准确率应当是79.27%,接近原始论文报告的79.8%。
刚刚,索尼在arXiv上发文宣布:他们用224秒在ImageNet上完成了ResNet-50训练,没有明显的准确率损失。 而且训练误差曲线与参考曲线非常相似。最大的mini-batch size可以增大到119K而没有明显的准确率损失,不过进一步增大到136K时准确率会降低约0.5%。 这是索尼给出的对比。 △在ImageNet/ResNet-50上的训练时间和to...
导致你在test时用的moving_mean\variance全是imagenet数据集上的值。 参考链接:https://github.com/keras-team/keras/pull/9965 修正后的代码: K.set_learning_phase(0) base_model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(image_size, image_size, 3), ) K.set_learning_phase...
在尝试的每个时间段内,这个教师模型的学生都比默认的教师模型的学生好,并且在9600次蒸馏之后,达到了82.82%的新的最先进的top-1 ImageNet准确率。 3.7 Comparison to the results from literature 3.8 Distilling on the "out-of-domain" data 通过将知识蒸馏看作是“函数匹配”,可以得出一个合理的假设,即蒸馏可以...
在ImageNet上使用81,920 mini-batch,74.7秒内就训练好 ResNet-50,达到了75.08%验证准确度。 具体方法 根据论文介绍,具体的研究方法分为3个部分,准确率提升、框架优化以及通信优化(Communication Optimizations) 关于准确率提升,其使用了通常用于深度学习优化的随机梯度下降(SGD)。当使用 large mini-batch 训练时,SGD...
表 4：基于GHN-1、GHN-2、MLP的元模型在DEEPNETS-1M 上的结果，以及使用SGD、Adam优化器训练分类器的结果（ImageNet数据集）其中， CIFAR-10 上的结果尤为突出，一些预测参数架构的准确率达到了77.1%，而使用 SGD 训练 50 个epoch的最佳准确率大约为 15%。GHN-2甚至在 ImageNet 上展示了良好的结果，其中...
深度学习100例 使用ResNet模型实现高精度水果识别 随着网络的加深，出现了训练集准确率下降的现象，我们可以确定这不是由于Overfit过拟合造成的；所以作者针对这个问题提出了一种全新的网络，叫深度残差网络，它允许网络尽可能的加深，其中引入了全新的结构。ResNet在2015年被提出，在ImageNet比赛classification任务上获得第...
一方面,广泛使用的ResNet50在imagenet1000分类任务上,top1识别准确率可以达到较高的识别准确率76.5%;另一方面对一张224*224的图像进行分类,预测效率高,适合研究探索新方法和实际场景应用,在Tesla P4卡测试,如果使用飞桨核心框架Paddle Fluid预测,平均预测时间是8.787ms,进一步结合TensorRT预测,平均预测时间可以加速到5.434...
在ImageNet的情况下,目前的state-of-the-art结果是通过Facebook AI的弱监督ResNeXt-101-32x48模型获得的。它的top-1准确率达到了85.4%,远远超过了谷歌最近发布的EfficientNet 网络。该模型在10亿张Instagram图片上进行了预训练,其中包含1500个与ImageNet相关的标签。如果我们使用相同的弱监督数据集和方法来训练目标Res...