我是在基于imagenet(1000分类的模型下)微调的。我在微调时，准确度大概0.96，loss的值大概0.14，但看这两个值，微调的结果还可以。但是我在使用微调后的模型时，我是3分类，最后给我提供的图片，给我的每一类概率是0.33。不清楚，是哪里出现了问题？
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- 2022-02-09 16:54回答 1 已采纳 忘记在哪里看到了，好像是要自定义这个最大池化层，不能用torch带的，就可以转出来了
- 2017-03-25 12:46回答 2 已采纳 已经解决了,是.prototxt文件中设置了保存路径...
- 2017-11-20 02:55回答 2 已采纳 1、数据量太小，基本上没有进行训练 2、代码中accuracy计算公式有问题 可以观看一下loss有没有变化
- 2017-06-12 20:40zchang81的博客 Caffe 模型微调 的场景、问题、技巧以及解决方案
- 2021-10-03 15:24回答 1 已采纳 gedit的时候去掉sudo安装依赖：sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev l
- 2022-04-14 16:18回答 11 已采纳 你这pth只存了模型权重，没给网络结构怎么转。。。或者给出你的模型开源链接也行。pytorch转caffe很多坑，比较好的方法是楼上的先转onnx再转caffe，但是转onnx也坑，看你的网络能不能支
- 2016-02-25 09:53回答 4 已采纳 我把 opencv的lib的对应库文件 全部拷贝到usr/local/lib 文件夹里面就OK了！
- 2020-07-27 22:24DWQY的博客 刚刚训练完了mnist数据集，不过大多数人肯定都是按照网上的博客一步一步跟着操作的吧！其实也不是很懂。不知道你的心里是否有以下三个问题呢？... 在caffe中，作者为我们提供了这样一个文件：convert_i
- 2018-07-03 03:53回答 3 已采纳 写个virtual inline method获取number of inputs?
- 2021-10-13 01:16回答 1 已采纳 这里有一现成的参考 本文参考 http://ouxinyu.github.io/Blogs/20151108001.html http:/
- 2017-06-14 12:07回答 1 已采纳 http://www.cnblogs.com/njust-ycc/p/5776286.html
- 2019-03-20 10:19MrWei108的博客 这篇文章记录了我使用py-fast -rcnn的经验，包括如何从零开始设置py-fast -rcnn，如何使用py-fast -rcnn对PASCAL VOC数据集进行demo训练，如何训练自己的数据集，以及我遇到的一些错误。所有的步骤都基于Ubuntu ...
- 2021-10-10 15:45回答 1 已采纳 升吧，网上一搜一大堆
- 2019-12-27 21:03香博士的博客 当我们训练一个神经网络模型的时候，我们经常会遇到这样的一个头疼的问题，那就是，神经网络模型的loss值不下降，以致我们无法训练，或者无法得到一个效果较好的模型。导致训练时loss不下降的原因有很多，而且，更...
- 2019-06-11 15:21vvnzhang2095的博客 主要记录一下如何用pycaffe写prototxt，以及按pytorch结构写prototxt过程中遇到的坑。 步骤 先把pytorch的参数权重存起来，例如存到npy文件里 对batch normalization层的权重进行融合（未确定是否必要，似乎只是...
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