Caffe 准确率增长太快

Question

我正在为人脸检测做 AlexNet 微调：link

与 link 的唯一区别是我使用了另一个数据集（facescrub 和一些来自 imagenet 的图像作为反例）。

我注意到精度增加得太快，在 50 次迭代中它从 0.308 变为 0.967，当它大约为 0.999 时我停止训练并使用与上面相同的 python 脚本的模型 link.

我用于测试数据集中的图像，但结果远不理想，test image result。如您所见，人脸中的框太大（并且数据集图像被严格裁剪），更不用说不包含人脸的框了。

我的求解器和 train_val 文件完全一样，唯一不同的是批量大小和最大 iter 大小。

Answer 1

原因是我的数据集中的人脸示例比非人脸示例多得多。我用相同数量的正面和负面示例尝试了相同的设置，但现在准确度增加得更慢。