准确性没有进一步提高
Accuracy is not improving further
我正在使用预训练的 GoogLeNet，然后在我的数据集上对其进行微调以对 11 类 进行分类。我用不同的 base_learning rate 尝试了以下配置，但 accuracy 没有进一步改善。
我使用了预训练的 GoogLeNet 模型，然后在最后 10 层和前 3 层上进行了微调，基础学习率为 0.01，最大迭代次数为 50K，但是这种配置没有'给出的准确率优于75%。
我使用预训练的 GoogLeNet 模型，然后在最后 2 层上进行微调，基本学习率为 0.01，最大迭代次数为 50K，但这种配置并没有提供更好的准确性超过 71%。
我使用了预训练的 GoogLeNet 模型，然后在最后 6 层上进行微调，基础学习率为 0.001，最大迭代次数为 50K，但这种配置并没有提供更好的准确性超过 85%。
谁能告诉我，我可以更改哪些其他方法或参数来提高准确性？
您可以使用其他优化器，例如 ADADELTA、ADAM 和 RMSPROP。在您的 solver.prototxt 中，您可以通过编写此命令 type: "RMSProp"
来设置此参数
对于 RMSPROP，您可以修改参数 here。
我正在使用预训练的 GoogLeNet，然后在我的数据集上对其进行微调以对 11 类 进行分类。我用不同的 base_learning rate 尝试了以下配置，但 accuracy 没有进一步改善。
我使用了预训练的 GoogLeNet 模型，然后在最后 10 层和前 3 层上进行了微调，基础学习率为 0.01，最大迭代次数为 50K，但是这种配置没有'给出的准确率优于75%。
我使用预训练的 GoogLeNet 模型，然后在最后 2 层上进行微调，基本学习率为 0.01，最大迭代次数为 50K，但这种配置并没有提供更好的准确性超过 71%。
我使用了预训练的 GoogLeNet 模型，然后在最后 6 层上进行微调，基础学习率为 0.001，最大迭代次数为 50K，但这种配置并没有提供更好的准确性超过 85%。
谁能告诉我，我可以更改哪些其他方法或参数来提高准确性？
您可以使用其他优化器，例如 ADADELTA、ADAM 和 RMSPROP。在您的 solver.prototxt 中，您可以通过编写此命令 type: "RMSProp"
对于 RMSPROP，您可以修改参数 here。