Caffe調參經驗

假設現在你要在一批數據集上訓練出一個caffe模型， 你要怎麼做？訓練中遇到的問題，要如何解決？仔細看下去吧！ 第一步： 數據清洗 訓練集和測試集是否同分布？ 用cross validation去做驗證。 如果CV訓練結果OK， 但trainset上訓練的模型，在testset上很差，則基本判定trainset和testset分佈不一致， 數據需要繼續清洗。 樣本分佈均衡嗎？ 深度學習對不均衡很敏

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