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- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
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我正在使用 Caffe 训练神经网络。在 solver.prototxt
文件中,我可以设置 average_loss
来打印最后 N 次迭代的平均损失。是否也可以使用其他值来做到这一点?
例如,我编写了一个自定义的 PythonLayer 输出精度,并且我还想显示最近 N 次迭代的平均精度。
谢谢
编辑:这是日志。 DEBUG
行显示每个图像计算的准确度,每 3 个图像(average_loss: 3
和 display: 3
)显示准确度与损失。我们看到只显示了最后一个,我想要的是3)的平均值。
2018-04-24 10:38:06,383 [DEBUG]: Accuracy: 0 / 524288 = 0.000000
I0424 10:38:07.517436 99964 solver.cpp:251] Iteration 0, loss = 1.84883e+06
I0424 10:38:07.517503 99964 solver.cpp:267] Train net output #0: accuracy = 0
I0424 10:38:07.517521 99964 solver.cpp:267] Train net output #1: loss = 1.84883e+06 (* 1 = 1.84883e+06 loss)
I0424 10:38:07.517536 99964 sgd_solver.cpp:106] Iteration 0, lr = 2e-12
I0424 10:38:07.524904 99964 solver.cpp:287] Time: 2.44301s/1iters
2018-04-24 10:38:08,653 [DEBUG]: Accuracy: 28569 / 524288 = 0.054491
2018-04-24 10:38:11,010 [DEBUG]: Accuracy: 22219 / 524288 = 0.042379
2018-04-24 10:38:13,326 [DEBUG]: Accuracy: 168424 / 524288 = 0.321243
I0424 10:38:14.533329 99964 solver.cpp:251] Iteration 3, loss = 1.84855e+06
I0424 10:38:14.533406 99964 solver.cpp:267] Train net output #0: accuracy = 0.321243
I0424 10:38:14.533426 99964 solver.cpp:267] Train net output #1: loss = 1.84833e+06 (* 1 = 1.84833e+06 loss)
I0424 10:38:14.533440 99964 sgd_solver.cpp:106] Iteration 3, lr = 2e-12
I0424 10:38:14.534195 99964 solver.cpp:287] Time: 7.01088s/3iters
2018-04-24 10:38:15,665 [DEBUG]: Accuracy: 219089 / 524288 = 0.417879
2018-04-24 10:38:17,943 [DEBUG]: Accuracy: 202896 / 524288 = 0.386993
2018-04-24 10:38:20,210 [DEBUG]: Accuracy: 0 / 524288 = 0.000000
I0424 10:38:21.393121 99964 solver.cpp:251] Iteration 6, loss = 1.84769e+06
I0424 10:38:21.393190 99964 solver.cpp:267] Train net output #0: accuracy = 0
I0424 10:38:21.393210 99964 solver.cpp:267] Train net output #1: loss = 1.84816e+06 (* 1 = 1.84816e+06 loss)
I0424 10:38:21.393224 99964 sgd_solver.cpp:106] Iteration 6, lr = 2e-12
I0424 10:38:21.393940 99964 solver.cpp:287] Time: 6.85962s/3iters
2018-04-24 10:38:22,529 [DEBUG]: Accuracy: 161180 / 524288 = 0.307426
2018-04-24 10:38:24,801 [DEBUG]: Accuracy: 178021 / 524288 = 0.339548
2018-04-24 10:38:27,090 [DEBUG]: Accuracy: 208571 / 524288 = 0.397818
I0424 10:38:28.297776 99964 solver.cpp:251] Iteration 9, loss = 1.84482e+06
I0424 10:38:28.297843 99964 solver.cpp:267] Train net output #0: accuracy = 0.397818
I0424 10:38:28.297863 99964 solver.cpp:267] Train net output #1: loss = 1.84361e+06 (* 1 = 1.84361e+06 loss)
I0424 10:38:28.297878 99964 sgd_solver.cpp:106] Iteration 9, lr = 2e-12
I0424 10:38:28.298607 99964 solver.cpp:287] Time: 6.9049s/3iters
I0424 10:38:28.331749 99964 solver.cpp:506] Snapshotting to binary proto file snapshot/train_iter_10.caffemodel
I0424 10:38:36.171842 99964 sgd_solver.cpp:273] Snapshotting solver state to binary proto file snapshot/train_iter_10.solverstate
I0424 10:38:43.068686 99964 solver.cpp:362] Optimization Done.
最佳答案
Caffe 仅在 average_loss
迭代中平均网络的全局损失(所有损失层的加权和),同时报告所有其他输出 blob 的最后一批的输出。
因此,如果您希望 Python 图层报告多次迭代的平均精度,我建议您将缓冲区 SS 存储为图层类的成员,并显示此聚合值。
或者,您可以在准确度计算的基础上实现“移动平均值”,并将该值输出为“顶部”。
您可以在 python 中实现“移动平均输出层”。该层可以采用任意数量的“底部”并输出这些底部的移动平均值。
层的Python代码:
import caffe
class MovingAverageLayer(caffe.Layer):
def setup(self, bottom, top):
assert len(bottom) == len(top), "layer must have same number of inputs and outputs"
# average over how many iterations? read from param_str
self.buf_size = int(self.param_str)
# allocate a buffer for each "bottom"
self.buf = [[] for _ in self.bottom]
def reshape(self, bottom, top):
# make sure inputs and outputs have the same size
for i, b in enumerate(bottom):
top[i].reshape(*b.shape)
def forward(self, bottom, top):
# put into buffers
for i, b in enumerate(bottom):
self.buf[i].append(b.data.copy())
if len(self.buf[i]) > self.buf_size:
self.buf[i].pop(0)
# compute average
a = 0
for elem in self.buf[i]:
a += elem
top[i].data[...] = a / len(self.buf[i])
def backward(self, top, propagate_down, bottom):
# this layer does not back prop
pass
如何在prototxt中使用该层:
layer {
name: "moving_ave"
type: "Python"
bottom: "accuracy"
top: "av_accuracy"
python_param {
layer: "MovingAverageLayer"
module: "path.to.module"
param_str: "30" # buf size
}
}
参见this tutorial了解更多信息。
<小时/>原始错误答案:
Caffe 输出以记录任何净输出:损失、准确性或任何其他出现在层的“顶部”且不用作任何其他层中的“底部”的 Blob 。< br/>因此,如果您想查看 "Python"
层计算的准确度,只需确保没有其他层使用此准确度作为输入即可。
关于machine-learning - Caffe - 其他 N 个最后迭代的平均准确度,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/49984211/
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