LiMeng95
detection subnet training
你好，检测子网络我训练了80epoch，val_loss只降到0.48，跟baseline模型相差有点大，请问当时训练baseline的时候就是现在的设置了吗？
按照你的预设的max_epoch=50，训练到完成loss曲线仍一直下降，学习率(1e-5)还未发生过改变。
my model(80epoch):
Validation loss: mean: 0.48589630182399307, std: 0.056519281222650285
baseline model: Validation loss: mean: 0.3989471616440041, std: 0.06292749785476406
设置应该没有改变，建议重新训练一下或者调整一下参数
我检查了一下，可能我忘记设置Disable cudnn for batch_norm了，这个设置有关吗？
现在换480*480输入，学习率5e-5(一开始写1e-5写错了)，decay rate=0.316，patience=2，进行学习。
设置应该没有改变，建议重新训练一下或者调整一下参数
我检查了一下，可能我忘记设置Disable cudnn for batch_norm了，这个设置有关吗？
现在换480*480输入，学习率1e-5，decay rate=0.316，patience=2，进行学习。
期待分享训练结果!^&^,不过patience=2会不会太小了一点
设置应该没有改变，建议重新训练一下或者调整一下参数
我检查了一下，可能我忘记设置Disable cudnn for batch_norm了，这个设置有关吗？ 现在换480*480输入，学习率1e-5，decay rate=0.316，patience=2，进行学习。
期待分享训练结果!^&^,不过patience=2会不会太小了一点
因为我每次下降的系数是0.316，也就是说需要两次下降才等于原来的一次，这样我想学习率曲线会平滑一点。
pytorch0.4版本是需要Disable cudnn for batch_norm的，1.0以后的版本不需要。
期待大牛的pytorch1.X版本~ 应该是修改一些工具调用方式的问题？
设置应该没有改变，建议重新训练一下或者调整一下参数
我检查了一下，可能我忘记设置Disable cudnn for batch_norm了，这个设置有关吗？ 现在换480*480输入，学习率1e-5，decay rate=0.316，patience=2，进行学习。
期待分享训练结果!^&^,不过patience=2会不会太小了一点
因为我每次下降的系数是0.316，也就是说需要两次下降才等于原来的一次，这样我想学习率曲线会平滑一点。
Hi,请问你现在有训练出比较好的结果吗，因为我还尝试了res50, detetcion loss也是一直降不下去，如果可以的话我们可以加一下微信方便交流一些问题吗
设置应该没有改变，建议重新训练一下或者调整一下参数
我检查了一下，可能我忘记设置Disable cudnn for batch_norm了，这个设置有关吗？ 现在换480*480输入，学习率1e-5，decay rate=0.316，patience=2，进行学习。
期待分享训练结果!^&^,不过patience=2会不会太小了一点
因为我每次下降的系数是0.316，也就是说需要两次下降才等于原来的一次，这样我想学习率曲线会平滑一点。
Hi,请问你现在有训练出比较好的结果吗，因为我还尝试了res50, detetcion loss也是一直降不下去，如果可以的话我们可以加一下微信方便交流一些问题吗
我训练了43个epoch因为某些原因暂时停止了训练，loss大概为0.41左右，学习率降到5e-6，我觉得继续训练下去应该还能降个0.02左右。