我们使用adam优化器(初始学习率=0.001)来训练我们的模型,并根据epoch应用余弦衰减来降低学习速率。在训练过程中使用模型检查点保存最佳权重,训练结束后保存最后一个权重。 tf.keras.backend.clear_session() epochs =100 learning_rate=1e-3 optimizer =...
优化器,仍是Adam,只是学习率(lr)有所下降,从1e-3减少至1e-4,细腻地学习; 损失函数,仍是只使用y_pred,忽略y_true。 实现: for i in range(len(model.layers)): model.layers[i].trainable = True model.compile(optimizer=Adam(lr=1e-4), loss={'yolo_loss': lambda y_true, y_pred: y_pred...
当使用迁移学习,加载预模型Yolo_weight,冻结除了最后Yolo网络三个输出层以外的所有层,进行迁移学习;输入尺寸(input_shape)为416*416,采用Adam优化器,初始学习率10e-3,衰减学习因子0.1,预测模型的IoU阈值取0.45时,得到了最高mAP的模型,mAP最高为24.50%。 锈蚀(锈斑)病害PR曲线 裂缝病害PR曲线 风化病害PR曲线 露筋...
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters()) Adam 是一种可以替代传统随机梯度下降过程的一阶优化算法,它能基于训练数据迭代地更新神经网络权重。 训练epoch轮,每轮有batch_i批,每批有imgs个图,每个图有targets个目标 8、把图片和目标数据传入模型中得到输出(类别,坐标、目标置信值)计算损失,损失做反向传播...
()) #创建优化器 # opt = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=learning_rate, weight_decay=paddle.regularizer.L2Decay(0.0005), parameters=model.parameters()) START_EPOCH = 46 MAX_EPOCH = 60 for epoch in range(START_EPOCH,MAX_EPOCH): for i, data in enumerate(train_loader()): img, gt_...
然后是优化器,这里我们使用Adam优化方法 optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters()) # 指定优化器 1. 接下来是模型的评价指标 metrics = [ "grid_size", "loss", "x", "y", "w", "h", "conf", "cls", "cls_acc", "recall50", "recall75", "precision", "conf_obj", "conf_noobj...
我们使用adam优化器(初始学习率=0.001)来训练我们的模型,并根据epoch应用余弦衰减来降低学习速率。在训练过程中使用模型检查点保存最佳权重,训练结束后保存最后一个权重。 tf.keras.backend.clear_session() epochs =100learning_rate=1e-3optimizer = get_optimizer( ...
优化器使用常见的Adam; 损失函数,直接使用模型的输出y_pred,忽略真值y_true; 第二阶段,使用第1阶段已训练完成的网络权重,继续训练 将全部的权重都设置为可训练,而在第1阶段中,则是冻结部分权重; 优化器,仍是Adam,只是学习率有所下降,从1e-3减少至1e-4; ...
self.model.compile(loss=self.custom_loss,optimizer="adam") early_stopping=EarlyStopping(monitor="loss",patience=5,mode="min",verbose=1) checkpoint=ModelCheckpoint(saved_weights_name,monitor="loss",verbose=1,save_best_only=True,mode="min") ...
我们使用adam优化器(初始学习率=0.001)来训练我们的模型,并根据epoch应用余弦衰减来降低学习速率。在训练过程中使用模型检查点保存最佳权重,训练结束后保存最后一个权重。 tf.keras.backend.clear/_session() epochs=100 learning/_rate=1e-3 optimizer=get/_optimizer( ...