代码之家 › 专栏 › 技术社区 › Hayden

1)从整个训练集训练一个CNN和2)从训练集的子集然后从整个训练集中训练有什么区别?

gradient-descent training-data image-segmentation conv-neural-network neural-network

Hayden · 技术社区 · 7 年前

我正在训练一个细分网络 U-net LIDC-IDRI

从头开始在整个训练集上训练模型(40k步、180k步)。
在整个训练集的10%上训练模型。收敛(30k步)后,继续在整个训练集(10k步)上训练模型。

Dice coefficient 作为损耗函数,它也用于V-net架构中( paper ),用方法2训练的模型总是优于方法1。前者可以达到0.735的骰子分数,而后者只能达到0.71。

1 回复 | 直到 7 年前

Alexey Ushakov 7 年前

嗯,我读了你的答案,决定试试看,因为这相当简单,因为我也一直在LIDC-IDRI上训练VNet。通常我从一开始就对整个数据集进行训练。选项2)提高了dice的速度,但很快在验证时下降到2%,甚至在使网络能够学习它没有恢复的整个数据集之后,也训练了dice。当然,是在增加。似乎我10%的数据集不太具有代表性,而且严重过度拟合。

推荐文章

rob me of my freedom · 在不使用Y_pred和Y_actual的tensorflow中编写自定义损失

3 年前

fateme · MATLAB,神经网络

3 年前

Chris · ROC公制in train(),插入符号包

6 年前

Christopher Brown · 将二维模型跨过图像以生成标签图像(不是卷积)

6 年前

user9851027 · 强化学习、深度学习和深度强化学习之间有什么区别?

6 年前

sanity_overflow · 在机器学习的多类分类中,“一对一”和“一对一”策略有什么区别?

6 年前

Mitch · XOR神经网络收敛到0.5

6 年前

Mauro Gentile · 在Keras中使用earlystoping回调时,如何获得最佳模型?

6 年前

Funzo · 如何计算一个矩阵中所有行相对于另一个矩阵中所有行的余弦_相似性

6 年前

Helen · Keras解释:输入层中的节点数

7 年前