這與我訓練中使用的ssd_mobilenet_v2_coco.config檔案基本類似。
下面簡單補充幾點：
1，anchor_generator引數的配置。
其中預設引數如下：
min_scale: 0.2
max_scale: 0.95
修改建議：對訓練集中的box寬度進行統計，進行相應修改。
2， post_processing
該部分引數也可以根據需要調整。
batch_non_max_suppression
score_converter: sigmoid # 檢測分數的轉換器型別選擇
3，train_config: 最重要的修改部分：訓練引數
}momentum_optimizer_value: 0.9 # 衝量 在學習率比較小時，較大的衝量（衝量不超過1）可以加速收斂。
decay: 0.9
epsilon: 1.0}}
4，fine_tune_checkpoint
設定預訓練模型的路徑，用於精調，並非用於0步訓練時使用。
待補充ing
訓練模型積累
1 學習率 base lr 如果學習率較小，訓練會變得更加可靠，但是優化會耗費較長的時間，因為朝向損失函式最小值的每個步長很小。如果學習率較大，訓練可能根本不會收斂，甚至會發散。權重的改變量可能非常大，使得優化越過最小值，使得損失函式變得更糟。備註 訣竅就是從乙個低學習率開始訓練網路，並在每個批次中...
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elmo elmo是一種是基於特徵的語言模型，用預訓練好的語言模型，生成更好的特徵。而elmo的主要做法是先訓練乙個完整的語言模型，再用這個語言模型去處理需要訓練的文字，生成相應的詞向量。文字分類實戰 九 elmo 預訓練模型 在nlp領域，使用預訓練模型或元件的監督學習任務被稱為下游任務 bert...