ResNet 열차와 평가 결과가 CNTK에서 일치하지 않습니다.

Question

6 개의 클래스와 이미지 크기 128x64x3의 이미지 분류 애플리케이션이 있습니다. 나는 ResNet 20 모델을 사용하여 약 2 %의 오차율로 훈련시켰다. 그러나 동일한 열차 이미지 세트에서 평가 결과는 20 % 이상입니다. 평가에서는 onEvaluateAnColorImage 함수를 사용하여 CNTK.CPUOnly/2.0 너겟을 사용했습니다. 질문은 :

1. ResNet은 평가를 위해 CPUOnly 모드에서 작동합니까? 이 모델은 GPU를 사용하여 학습했습니다.
2. ResNet에 평균 파일이 필요합니까? 평균 파일이있는 일부 모델을보고 일부 모델은 그렇지 않습니다.
3. 열차와 평가 결과의 차이를 유발할 수있는 특별한 이유가 있습니까? GPU 훈련 사전에

감사합니다, 테리

Answer 1

Resnet는 CPUOnly 평가와 함께 작동합니다. 가능한 경우 CNTK.GPU Nuget 패키지를 사용하고 GPU 장치에서 응용 프로그램을 실행하여 정확도의 차이가 여전히 있는지 확인합니다. 예인 경우 알려 주시면 조사하겠습니다.

교육 도중에 평균 파일을 사용하는 경우 평가 중에 평균값도 빼야합니다.

다른 이유로 인해 이미지 전처리가 발생할 수 있습니다. 학습 usaully는 자동으로 크기 조정과 채널 변환을 수행하는 독자를 사용하지만 독자가 참여하지 않으므로 평가를 위해이 작업을 직접 수행해야합니다. 이미지 평가 예제 here을 찾을 수 있습니다.

감사합니다.