最近一个月深度学习的经验总结
一、训练模型1、在进行模型训练时，要谨慎使用数据增强方法，滥用数据增强的一些方法（尤其是裁剪和旋转）会反而导致模型的性能下降，这是因为裁剪和旋转容易带来额外的噪音，导致了训练集和测试集差异过大，在用inception进行迁移学习时尤为明显，VGG会好一些，但也有所下降。2、大bitchsize不一定就比小bitchsize要快。3、VGGnet很容易出现梯度消失的情况，解决方法加BN层或换模...
