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TF 슬림 inceptionv3 열차tensorflow의 TF 슬림 inceptionv3 훈련 손실 곡선은 처음부터

난 내 자신의 데이터 세트에 inception_v3 모델을 양성하는 슬림/train_image_classifier.py를 사용 이상하다 $ {} TRAIN_DIR --dataset_name = MyDataSet로 --dataset_split_name = 열차 --dataset_dir = $ {}는 DATASET_DIR --model_name = inception_v3 --num_clones = 2

tensorboard는 도시 된 바와 같이 손실 곡선 이상이고, 이는 선형이었다 작은 범프 부분으로 직선을 줄입니다.

SPLITS_TO_SIZES = {'train': 18000000, 'validation': 400000} 
_NUM_CLASSES = 4 

:

INFO:tensorflow:global step 34590: loss = 0.5359 (1.17 sec/step) 
INFO:tensorflow:global step 34600: loss = 0.5358 (1.15 sec/step) 
INFO:tensorflow:global step 34590: loss = 0.5359 (1.17 sec/step) 
INFO:tensorflow:global step 34600: loss = 0.5358 (1.15 sec/step) 
INFO:tensorflow:global step 34610: loss = 0.5358 (1.17 sec/step) 
INFO:tensorflow:global step 34620: loss = 0.5357 (1.12 sec/step) 
INFO:tensorflow:global step 34630: loss = 0.5357 (1.16 sec/step) 
INFO:tensorflow:global step 34640: loss = 0.5356 (1.16 sec/step) 
INFO:tensorflow:global step 34650: loss = 0.5356 (1.16 sec/step) 
INFO:tensorflow:global step 34660: loss = 0.5355 (1.15 sec/step) 
INFO:tensorflow:global step 34670: loss = 0.5355 (1.15 sec/step) 
INFO:tensorflow:global step 34680: loss = 0.5355 (1.18 sec/step) 
INFO:tensorflow:global step 34690: loss = 0.5354 (1.17 sec/step) 
INFO:tensorflow:global step 34700: loss = 0.5354 (1.15 sec/step) 
INFO:tensorflow:global step 34710: loss = 0.5353 (1.15 sec/step) 
INFO:tensorflow:global step 34720: loss = 0.5353 (2.25 sec/step) 
INFO:tensorflow:global step 34730: loss = 0.5353 (2.22 sec/step) 
INFO:tensorflow:global step 34740: loss = 0.5352 (1.16 sec/step) 
INFO:tensorflow:global step 34750: loss = 0.5352 (1.16 sec/step) 
INFO:tensorflow:global step 34760: loss = 0.5351 (1.18 sec/step) 
INFO:tensorflow:global step 34770: loss = 0.5351 (1.15 sec/step) 
INFO:tensorflow:global step 34780: loss = 0.5350 (1.17 sec/step) 
INFO:tensorflow:global step 34790: loss = 0.5350 (1.15 sec/step) 
INFO:tensorflow:global step 34800: loss = 0.5349 (1.12 sec/step) 
INFO:tensorflow:global step 34810: loss = 0.5349 (1.12 sec/step) 
INFO:tensorflow:global step 34820: loss = 0.5349 (1.16 sec/step) 
INFO:tensorflow:global step 34830: loss = 0.5348 (1.16 sec/step) 
INFO:tensorflow:global step 34840: loss = 0.5348 (1.18 sec/step) 
INFO:tensorflow:global step 34850: loss = 0.5347 (1.12 sec/step) 
INFO:tensorflow:global step 34860: loss = 0.5347 (1.12 sec/step) 
INFO:tensorflow:global step 34870: loss = 0.5347 (1.18 sec/step) 
INFO:tensorflow:global step 34880: loss = 0.5346 (1.13 sec/step) 
INFO:tensorflow:global step 34890: loss = 0.5346 (1.18 sec/step) 
INFO:tensorflow:global step 34900: loss = 0.5345 (1.16 sec/step) 
INFO:tensorflow:global step 34910: loss = 0.5345 (1.15 sec/step) 
INFO:tensorflow:global step 34920: loss = 0.5344 (1.17 sec/step) 
INFO:tensorflow:global step 34930: loss = 0.5344 (1.14 sec/step) 
INFO:tensorflow:global step 34940: loss = 0.5344 (1.15 sec/step) 
INFO:tensorflow:global step 34950: loss = 0.5343 (1.14 sec/step) 
INFO:tensorflow:global step 34960: loss = 0.5343 (1.17 sec/step) 

mydataset.py 제외 flowers.py 동일하다 다음 enter image description here

는 손실 0.0001 매 20 또는 30과 같이 감소 된 최종 출력으로서 정상입니까? 어떤 도움을 주셔서 감사합니다.

답변

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n 단계 후에 그래프를 플로팅하고 있습니다 (tf.contrib.slim train 메서드를 사용하는 경우 아마도 number_of_steps 임). 기록 된 손실은 10 단계마다 기록됩니다. 희망이 도움이됩니다!

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