在Caffe,我正在尝试实现一个用于语义分割的完全卷积网络.我想知道是否有一个特定的策略来设置'solver.prototxt'以下超参数的值:
是否取决于训练集的图像数量？如果是这样,怎么样？
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我认为批量大小仅用于性能.批次越大,同时计算更多图像来训练我的网.但我意识到,如果我改变批量大小,我的净准确度会变得更好.所以我不明白批量是多少.有人可以解释一下批量大小是多少？
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我正在尝试在Caffe上训练一个网络.我的图像大小为512x640.批量大小为1.我正在尝试实施FCN-8.
我目前在具有4GB GPU内存的Amazon EC2实例(g2.2xlarge)上运行此操作.但是当我运行求解器时,它会立即抛出错误
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)Check failed: error == cudaSuccess (2 vs. 0) out of memory *** Check failure stack trace: *** Aborted (core dumped)
有人可以帮助我从这里开始吗？
我正在尝试运行来自 GitHub 的动作识别代码。原始代码使用 4 个 GPU 的批处理大小 128。我只有两个 GPU，所以我无法匹配它们的 bacth 大小。无论如何，我可以批量补偿这种差异吗？我在某处看到 iter_size 可能会根据公式进行补偿effective_batchsize= batch_size*iter_size*n_gpu。这个公式中的 iter_size 是多少？我使用 PYthorch 而不是 Caffe。
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