看看：用卷积神经网络检测脸部关键点之训练专项网络教2022/7/22 星期五 12:59:08

2022-7-22 12:59| 发布者: msmkmm2012| 查看: 6| 评论: 0

摘要: 训练专项络老王博客的相关问题可以到网站了解下，我们是业内领域专业的平台，您如果有需要可以咨询，相信可以帮到您，值得您的信赖！https://www.9im.cn还记得我们在开始时丢弃的70％的培训数据吗结果表明，如果我们 ...

训练专项络老王博客的相关问题可以到网站了解下，我们是业内领域专业的平台，您如果有需要可以咨询，相信可以帮到您，值得您的信赖！https://www.9im.cn

还记得我们在开始时丢弃的70％的培训数据吗结果表明，如果我们想在K排行榜上获得一个有竞争力的得分，这是一个很糟糕的主意。在70％的数据和挑战的测试集中，我们的模型还有相当多特征没有看到。

因此，改变之前只训练单个模型的方式，让我们训练几个专项络，每个专项络预测一组不同的目标值。我们将训练一个只预测__和__的模型，一个仅用于_TI等等;总的来说，我们将有六个模型。这将允许我们使用完整的训练数据集，并希望获得整体更有竞争力的分数。

六个专项络都将使用完全相同的络架构（一种简单的方法，不一定是比较好的）。因为训练必须比以前花费更长的时间，所以让我们考虑一个策略，以便我们不必等待_完成，即使验证错误停止提高很多。这被称为早期停止，我们将写另一个__回调来处理。这里的现：
ES():
____(,TI=100):
TI=TI
_=
__=0
_=N

____(,,_):
_=_[-1">['_'">
_=_[-1">[''">
__()
__+__(_)
SI()

可以看到，在函数里面有两个分支：首个是现在的验证错误比我们之前看到的要好，第二个是比较好的验证错误所在的迭代次数和当前迭代次数的距离已经超过了我们的耐心。在首个分支里，我们存下络的权重：
_=___()

第二个分支里，我们将络的权重设置成比较的验证错误时存下的值，然后发出一个SI，告诉NN我们想要停止训练。
__(_)
SI()

让我们在的定义中更新__处理程序的列表，并添加ES：
8=NN(
#
__=[
AV('__',=003,=00001),
AV('_',=09,=0999),
ES(=200),
">,
#
)

到目前为止一切顺利，但是如何定义这些专项络进行相应的预测呢让我们做一个列表：
SPECIALIST_SETTINGS=[
(
=(
'___','___',
'___','___',
),
_=((0,2),(1,3)),
),

(
=(
'__','__',
),
_=(),
),

(
=(
'___','___',
'___','___',
'____','____',
),
_=((0,2),(1,3)),
),

(
=(
'____',
'____',
),
_=(),
),

(
=(
'____','____',
'____','____',
'____','____',
'____','____',
),
_=((0,2),(1,3),(4,6),(5,7)),
),

(
=(
'____','____',
'____','____',
'____','____',
'____','____',
),
_=((0,2),(1,3),(4,6),(5,7)),
),
">

我们很早前就讨论过在数据扩充中_的重要性。在数据介绍部分，我们的_()函数也接受一个可选参数，来抽取某些列。我们将在用专项络预测结果的_()中使用这些特性：
OD

_():
=OD()

SPECIALIST_SETTINGS:
=[''">
X,=2(=)

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