mask_ratio 4 mask 降采样比率(仅 seg 训练,mask 的尺寸将缩小为原来的 1/x) - dropout 0.0 使用 dropout 正则化(仅 cls 训练) 如果设置为非零值,则在训练过程中使用丢弃正则化来 减少模型的过拟合 val True 是否 在训练期间验证/测试 - plots False 是否 在训练/评估过程中保存绘图和图像 - predict 参数...
groups=dim)self.attn_drop=nn.Dropout(attn_drop_ratio)self.ca_gate=nn.Softmax(dim=1)ifgate_layer=='softmax'elsenn.Sigmoid()ifwindow_size==-1:self.down_func=nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1))else:ifdown_sample_mode=='recombination':self.down_func=self.space_to_chans...
Dropblock和网络中使用的Dropout类似,是一种缓解过拟合的正则化方式。 Dropout:训练时随机删除一些神经元,使网络变的简单 Dropblock: Dropout会随机丢弃一些信息,不过由于卷积网络的能力较强,对于这些随机丢弃不敏感,即使随机丢弃,卷积层也能从相邻的神经元学习到相同的信息,因此在全连接上效果很好的Dropout在卷积层上效果...
lr0 初始化学习率,默认0.01lrf 最终学习率,默认0.01label_smoothing 标签平滑参数,默认0.0 dropout 使用dropout正则化(仅对训练进行分类),默认0.0 模型导出 fromultralyticsimportYOLO#Load a modelmodel = YOLO('yolov8n.pt')#load an official modelmodel = YOLO('path/to/best.pt')#load a custom trained#...
self.scale=qk_scale or head_dim**-0.5self.v=nn.Linear(dim,dim,bias=qkv_bias)self.attn=nn.Linear(dim,kernel_size**4*num_heads)self.attn_drop=nn.Dropout(attn_drop)self.proj=nn.Linear(dim,dim)self.proj_drop=nn.Dropout(proj_drop)self.unfold=nn.Unfold(kernel_size=kernel_size,padding=...
groups=in_channels,bias=False,),)self.conv.add_module("bn",nn.BatchNorm2d(num_features=out_channels))self.fc1=nn.Conv2d(in_channels,hidden_channels,kernel_size=1)self.act=act_layer()self.fc2=nn.Conv2d(hidden_channels,out_channels,kernel_size=1)self.drop=nn.Dropout(drop)self.apply(...
正则化与dropout:防止过拟合。 四、模型部署与应用 1. 模型导出 将训练好的模型导出为适合部署的格式,如ONNX、TorchScript等。 2. 部署平台 根据实际需求选择合适的部署平台,如服务器、边缘设备或云服务等。 3. 实时检测 将模型集成到实时视频流处理系统中,实现人脸属性的实时检测与识别。 五、总结 本文介绍了使...
dropout_ratio=0.5, in_channels=2048, init_std=0.001, is_shift=True, num_classes=2, spatial_type='avg', type='TSMHead'), data_preprocessor=dict( mean=[ 123.675, 116.28, 103.53, ], std=[ 58.395, 57.12, 57.375, ], type='ActionDataPreprocessor'), ...
如果我们需要自己修改其他训练参数,只需要在train后面的括号中加入相应的参数和具体值即可。例如加上模型训练优化器参数optimizer,其默认值是auto。可设置的值为:SGD, Adam, AdamW, NAdam, RAdam, RMSProp。常用SGD或者AdamW。我们可以直接将其设置为SGD,写法如下: ...