标签:EfficientNetB3 vd 训练 庄薪霖 demo 冲刺 Alpha 精度
Alpha冲刺(2/3)
已经完成的工作
基于飞桨平台训练EfficientNetB3 EfficientNetB4 EfficientNetB5 ResNet101_vd_ssld
对以上四个分类器结果做硬投票,当前达到的最高精度是92%
计划下周完成的工作
1.改进精度:
在原有代码的基础上,继续选取更多网络训练以提高精度。
2.完成一个小demo:
将模型部署成为真正可用的demo
遇到的困难
- 基于Colab平台训练EfficientNetB3的准确率和提交后的评分有很大差别。训练结果显示94%以上,但是评测得分只有89%
- ResNet200_vd网络不易收敛、中断后再次训练精度下降较大。
代码迁入记录
项目地址: https://github.com/mihara-bot/Art-picture
标签:EfficientNetB3,vd,训练,庄薪霖,demo,冲刺,Alpha,精度 来源: https://www.cnblogs.com/mihara/p/15609066.html
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