Caffe训练时出现了无数个Train net output #.....
尝试一种基于concatenation的网络结构,结果错把concatenation没接到下一步,训练时出现了无数个"Train net output #.....".
改了网络结构,同时又将原数据集合扩大到了六倍,结果发现迭代速度从4s降到了36s,尝试着将数据集缩小到六分之一,但速度只提高到33s,结论是影响迭代速度的主要因素还是网络结构复杂度。
而且网络结构变复杂之后,即使batch很小,也很容易GPU内存不足。
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