2017-02-09 8 views
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TF-スリムinceptionv3列車tensorflowのTF-スリムinceptionv3トレーニング損失曲線は、最初から

私は自分のデータセットにinception_v3モデルを訓練するためにスリム/ train_image_classifier.pyを使用する奇妙ですtensorboardが示すように$ {TRAIN_DIR} --dataset_name = mydataset --dataset_split_name =列車--dataset_dir = $ {DATASET_DIR} --model_name = inception_v3 --num_clones = 2

損失曲線は奇妙であった、それは直線的でしたちょっとしたバンプ部分で直線を減少させます。

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を除くflowers.pyと同じである:以下enter image description here

は、損失が0.0001毎に20又は30のステップ減少された最後の出力でありますそれは普通ですか?助けてくれてありがとう。

答えて

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nステップ後のグラフをプロットしています(トレーニングではtf.contrib.slim trainメソッドを使用している場合はおそらくnumber_of_stepsです)。記録された損失は10ステップごとに表示されます。 これが役立つことを願っています!

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