У меня есть два набора данных и обучение с использованием библиотеки caffe для CNN.
Первый набор данных содержит много обучающих данных: более 60 000 изображений поездов и 16 000 тестовых изображений. Его файл решателя можно увидеть следующим образом. Размер партии установлен на 32 в обучении.
train_net: "/home/Softwares/Projects/caffe-ssd-2/NumberPlate/InceptionNet/6/train_0.prototxt"
test_net: "/home/Softwares/Projects/caffe-ssd-2/NumberPlate/InceptionNet/6/test_0.prototxt"
test_iter: 2080
test_interval: 4000
base_lr: 0.0010000000475
display: 10
max_iter: 16000
lr_policy: "multistep"
gamma: 0.10000000149
momentum: 0.899999976158
weight_decay: 0.000500000023749
snapshot: 2000
snapshot_prefix: "/home/Softwares/Projects/caffe-ssd-2/NumberPlate/InceptionNet/6/InceptionNet"
solver_mode: GPU
device_id: 0
debug_info: false
snapshot_after_train: true
test_initialization: false
average_loss: 10
stepvalue: 4000
stepvalue: 8000
stepvalue: 12000
iter_size: 1
momentum2: 0.999000012875
type: "Adam"
eval_type: "detection"
ap_version: "11point"
num_total_train_images: 62308
pathtolog: "/home/Softwares/Projects/caffe-ssd-2/NumberPlate/InceptionNet/6"
batchsize: 32
meanprecision: 0.5
scratch: 1
У меня есть второй набор данных с меньшим количеством изображений поездов. Только 2883 изображения поезда и 709 тестовых изображений, а размер пакета для обучения установлен равным 16, как показано ниже.
train_net: "/home /Softwares/Projects/caffe-ssd-2/Nextan/InceptionNet/0/train_0.prototxt"
test_net: "/home/Softwares/Projects/caffe-ssd-2/Nextan/InceptionNet/0/test_0.prototxt"
test_iter: 177
test_interval: 500
base_lr: 0.0010000000475
display: 10
max_iter: 8000
lr_policy: "multistep"
gamma: 0.10000000149
momentum: 0.899999976158
weight_decay: 0.000500000023749
snapshot: 1000
snapshot_prefix: "/home/Softwares/Projects/caffe-ssd-2/Nextan/InceptionNet/0/InceptionNet"
solver_mode: GPU
device_id: 0
debug_info: false
snapshot_after_train: true
test_initialization: false
average_loss: 10
stepvalue: 2000
stepvalue: 4000
stepvalue: 6000
iter_size: 1
momentum2: 0.999000012875
type: "Adam"
eval_type: "detection"
ap_version: "11point"
num_total_train_images: 2883
pathtolog: "/home/Softwares/Projects/caffe-ssd-2/Nextan/InceptionNet/0"
batchsize: 16
meanprecision: 0.5
scratch: 1
Я тренировался на том же ПК с тем же графическим процессором и ресурсами. Второй набор данных дал мне "Check failed: error == cudaSuccess (74 vs. 0) misaligned address" Но первый набор данных успешно обучен. Что может быть не так?
