作業記録 3, Dec, 2019 Tue

3, Dec, 2019 Tue

1.5時間
 - 研環境にVScode  を導入
 - 環境設定やtrain.py, opts.py を修正。
   + resnet をoptsで入れられるようにした。
   + 出力グラフの上限を揃えて比較しやすくした
   + 出力名にネットワーク名を出すようにした
 
- default のepochを50にした
- 変数 multi_gpu を廃止。変数gpu に -1 以下を代入すると multi_gpu で実行
出社前に回しておいた学習が終わってなかった(12時間経過時点で 60% くらい...)

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定時退社して研究室に行った。
19:30についた。

堀田くんにVScodeインストールしてもらった (ありがて〜)

VScode使用早々耐えられなくなってemacs拡張を調べてインストールした。
快適になった。
VScode、まだなれないけどなぜかコーティング楽しい。
便利だぞ多分。


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なんか堀田くんにチューニングについて聞いたところそれ以前の問題だよって言われて出てきたタスク類。(なんか今日優しかった)
resunet 導入した直後に resnet 使えって言われてよっしゃ〜って感じ

チューニング　レスネット50
バリデーション見ろ

SGD
nestros true にすると最後ロス下がる

lr スケジューラ使う
ロスが下がらなくなってきたら (収束し始めたら) 1,2エポックでlrを1/10する
レスネットフィクスド バッチノーマライゼーション
スケジューラのためロスを見ろ　点サーボードを使え

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4, Dec, 2019 Wed
追記
「データセットを学習用と評価用にきちんと分けられていない」
とも言われていた。
test に反応していないので確かに 学習データに適合しているようだ(今更気づいた)。
train データにはまだマシな反応をする。
そうか、過学習ってこういうことか......。
学習データの分布とテストデータの分布が一致していないとかなんとか。

30fpsでやってるから、似たような画像が多すぎて過学習もするか。

#学習データを間引いてないので30fpsをやめる, --> フレームレートを引数で指定する
#データ見て学習データと評価データを分け直す