最近一个月深度学习的经验总结

1、训练模型 一、在进行模型训练时，要谨慎使用数据加强方法，滥用数据加强的一些方法（尤为是裁剪和旋转）会反而致使模型的性能降低，这是由于裁剪和旋转容易带来额外的噪音，致使了训练集和测试集差别过大，在用inception进行迁移学习时尤其明显，VGG会好一些，但也有所降低。web 二、大bitchsize不必定就比小bitchsize要快。svg 三、VGGnet很容易出现梯度消失的状况，解决方法加

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