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我在 caffe 中有一个完全卷积网络(特别是堆叠沙漏网络)。在每个卷积层之后,我有一个批量归一化和一个缩放层以及一个 ReLU 层。但是,我遇到了过度拟合的问题。通常,我会增加我的数据集(这是不可能的)或者我会使用 Dropout 层,但是由于我已经读到在完全卷积网络中使用 Dropout 层没有用,我不知道如何解决这个问题。除了我所说的,还有什么可以做的吗?在这种情况下,正则化可能有帮助吗?
最佳答案
这是我从网上偷来的一张方便的图片。当您的深度学习模型遇到问题时,这是一个方便的尝试图表。你说你听说过Dropout在Conv上不好,但是你测试过吗?从那开始,然后继续:
关于deep-learning - 如何在caffe中使用完全卷积网络解决过度拟合,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/43865103/
我是一名优秀的程序员,十分优秀!