caffe绘制训练过程的loss和accuracy曲线
来源:互联网 发布:小牛在线网络贷款 编辑:程序博客网 时间:2024/05/27 00:28
在caffe的训练过程中,大家难免想图形化自己的训练数据,以便更好的展示结果。如果自己写代码记录训练过程的数据,那就太麻烦了,caffe中其实已经自带了这样的小工具 caffe-master/tools/extra/parse_log.sh caffe-master/tools/extra/extract_seconds.py和 caffe-master/tools/extra/plot_training_log.py.example ,使用方法如下:
1.记录训练日志
在训练过程中的命令中加入一行参数 ,实现Log日志的记录
其中目录改成自己系统的目录,这样训练结束之后,会在Log文件夹中生成每次训练的Log日志
2.解析训练日志
将最上面说的3个脚本文件拷贝到Log 文件夹下,执行:
后面的参数为log文件名,这样就会在当前文件夹下生成一个.train文件和一个.test文件
3.生成图片
执行
就可以生成训练过程中的Test accuracy vs. Iters 曲线,其中0代表曲线类型, save.png 代表保存的图片名称
caffe中支持很多种曲线绘制,通过指定不同的类型参数即可,具体参数如下
最后,看一下效果
学习曲线如下所示:
曲线解读:
通过学习曲线,可以评估当前的训练状态:
train loss 不断下降,test loss 不断下降,说明网络仍然在学习。
train loss 不断下降,test loss 趋于不变,说明网络过拟合。
train loss 趋于不变,test loss区域不变,说明学习曲线遇到瓶颈,需减小学习速率或批量数据尺寸。
train loss 趋于不变,test loss不断下降,说明数据集100%有问题。
train loss 不断上升,test loss 不断上升(最终变为NaN)可能是网络结构设计不当,训练超参数设计不当,程序bug等某个问题引起的,需要进一步等位。
ps:这里用到了awk用于文本处理,非常方便。
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