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记一个在训练模型过程中自己给自己挖的坑

时间:2018-06-27 14:06:05      阅读:148      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:原因   函数   封装   因此   自己   http   博客   模型   基本   

  根据一个图像拼接和融合的需求,训练一个模型,输入为一组图像,输出为一张图像,输入数据和ground truth的像素值都归一化到[-1, 1]

  我当时使用了UNet结构,卷积和反卷积都单独封装了一个函数,方便调用,在函数内部,卷积都会默认接一relu激活层

  训练结果出来后,发现内容基本都能和ground truth对应上,但是颜色很怪异,特别接近灰色,如下

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  然后寻找原因许久未果,陷入纠结。第二天开始思考修改网络,猛然发现,我希望最后一层的输出为[-1, 1],但最后一层卷积默认接了relu激活层,因此[-1, 0]范围的数值全被剔除掉了。

  感觉自己掉进了自己挖的坑,还TM差点没爬出来。

  以此博客记录此坑并对日后提供经验!

记一个在训练模型过程中自己给自己挖的坑

标签:原因   函数   封装   因此   自己   http   博客   模型   基本   

原文地址:https://www.cnblogs.com/Peyton-Li/p/9233321.html

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