Caffe调参相关问题整理

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问题n：

问题详细描述：

解决办法：

参考：

提问者：

解答者：

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问题1：二分类训练训练caffe模型中Test score #0：的值一直为0和1两种可能值
       

问题详细描述：用自己制作的数据进行二分类，网络参数采用imagenet设置，训练中Test score #0：的值一直都是1或者0，具体示图如下：

    

解决办法：

 经过讨论发现，问题产生的原因主要在如下三个方面：

（1）.二分类数据没有进行Shuffling，即进行随机化处理；

（2）没有进行finutune处理；

（3）学习率、batchSize等参数的调整。

 针对（1），要在convert_imagenet.cpp命令中将最后一个参数设置为1，即使如下条件满足：

    if (argc == 5 && argv[4][0] == '1') {
       // randomly shuffle data
       LOG(INFO) << "Shuffling data";
       std::random_shuffle(lines.begin(), lines.end());

     }

 针对（2），要在imagenet_train.prototxt和imagenet_val.prototxt中将fc8重命名，使网络进行finutune。具体位置如下所示：

 针对（3），本人实验中发现，当学习率为0.01时，loss会变成NAN，太大了，当学习率为0.0000001时，学习太慢了，不会跳动，本人最后将学习率设置为0.0001。batchSize设置为10（虽然很小，但是实验中发现没有多少影响）。

 本人训练数据设置中，train两类各1000张图像，val两类各1000张图像。

 训练中，迭代1000次结果如下：

迭代1300次结果如下：

 

迭代4400次结果如下：

    

       可见，一般情况下只要相关设置正确，cnn能对二分类数据进行准确的分类。

 

    参考：http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/finetune_flickr_style.html

    提问者：立琛

    解答者：辛淼-北航   李波-西工大  刘昕-ICT  卜居-CSDN等

问题2：caffe安装到最后一步，make runtest报错

问题详细描述：最后一步，出现如下报错：

"[syncedmen.cpp57] Check failed:error ==cudaSuccess (73 vs.0) an illegal instruction was encountered"或者“Check failed:error ==cudaSuccess (4 vs.0) unspecified launch failure”

解决办法：

在Makefiile.config中保留-gencode arch=compute_20,code=sm_20 \

其他选项全部删除。然后make clean 清理下，避免上次错误的cuda代码混入，再接续make。

参考：不是安装出错，是运行出现问题，产生的cuda代码与实际设备不兼容，可能与我的显卡有关系。

提问者：breeze501

解答者：卜居-CSDN

 

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