模型構造和調整參數

數據量大的時候先對數據進行訓練集、驗證集和測試集的劃分,數據量小的時候先劃分訓練和驗證集合(測試可以在最後的時候對各種驗證效果好的模型進行最終測試),這樣數據集擴增的時候就只在訓練集進行,以免數據信息訓練和測試融合. 網絡:未訓練的/預訓練的; 預處理:數據擴增augmentation(eg: 隨機水平翻轉,旋轉,crop);基於均值和標準差的圖像正則化(訓練集單獨歸一化,一般用均值方差歸一化,保
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