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我训练vgg-19网络对cifar10进行分类，经过一次训练，只训练一次，vgg-net返回nan。所以我想知道，为什么vgg-net在训练后返回nan。
浏览 2修改于2018-10-30得票数 0
我正在尝试使用时尚MNIST数据集将VGG16模型的一部分用于迁移学习。处理数据并指定模型，如下所示： data = keras.datasets.fashion_mnist #((60000, 28, 28), (60000,), (10000, 28, 28), (10000,
浏览 18提问于2020-04-24得票数 1
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我试图在我的脚本中实现经过预先训练的VGG网，以便在RGB 256 256中识别数据集中的面孔，但我得到了一个“大小不匹配，m1: 1 x 2622，m2: 4096 x 2”，即使我调整图像大小，它也不工作，因为您可以看到我的代码与resnet和alexnet一起工作。def training(model_conv, learning_rate, wd, net):
optimizer = torch.
浏览 0修改于2019-01-06得票数 0
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我精调VGG-Net 16：的跟随模型
一般来说，它可以训练这个模型，但是当我训练网络时，损失增加而不是减少。也许，这是因为我选择了‘检查点_排除_作用域’。
浏览 0修改于2019-04-16得票数 0
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目前，我正在使用Vgg-net (传输学习)来训练这些数据。在训练过程中，我对训练数据的准确率几乎达到93%，对验证数据的准确率达到90%。
浏览 0修改于2019-09-26得票数 0
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