これは私のモデルは同様のモデルに 精度100のエポックで訓練されている50

Question

https://github.com/slavaglaps/ResNet_cifar10/blob/master/resnet.ipynb

小検証精度ResNetと同様のデータは、私の問題は何である90％ に達しますか？ 私は、エポックの経過とともに学習率を下げる価値があると思います。 私はそれが私を助けることができると思いますか？

Answer 1

微妙な違いがいくつかあります。

1. ImageNetスタイルのアーキテクチャをCifar-10に適用しようとしています。最初の畳み込みは3 x 3であり、7 x 7ではありません。 max-poolingレイヤはありません。画像は、ストライド-2コンボリューションを使用して純粋にダウンサンプリングされます。

2. featurewise_center = TrueをImageDataGeneratorに保存することで、平均的なセンタリングが行われるはずです。

3. [512,1024,2048]などの非常に多くのフィルタを使用しないでください。 ImageNetと違って、あなたは約50,000の画像しか訓練することができません。

つまり、deep residual network paperのセクション4.2を読んで、ネットワークを複製しようとしてください。また、thisブログを読むこともできます。