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私は Caffe を使用しており、ネットワークが過適合か過小適合かを判断するために、トレーニング エラーとテスト エラーを比較することに関心があります。ただし、Caffe にトレーニング エラーを報告させる方法がわかりません。トレーニング損失 (バッチで計算された損失関数の値) が表示されますが、これは、ネットワークがオーバーフィット/アンダーフィットしているかどうかを判断するのには役立ちません。これを行う簡単な方法はありますか?

Caffe (pycaffe) への Python インターフェイスを使用しています。何らかの方法で未加工のトレーニング セットにアクセスできれば、フォワード パスを使用してバッチを実行し、結果を評価できます。しかし、現在処理中のトレーニング データのバッチ以外にアクセスする方法がわかりません。これは可能ですか?私のデータは LMDB 形式です。

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train_val.prototxtファイルsourceで、TESTフェーズの をトレーニング LMDB データベースを指すように変更し (デフォルトでは、検証 LMDB データベースを指す)、次のコマンドを実行します。

$ ./build/tools/caffe test -solver models/bvlc_reference_caffenet/solver.prototxt -weights models/bvlc_reference_caffenet/<caffenet_train_iter>.caffemodel -gpu 0
于 2016-02-13T23:10:13.657 に答える