如何解决Matterport-Mask RCNN中每个纪元/验证步骤的步骤
我正在遵循 Matterport Mask RCNN 模型,但是对于设置用于训练的Steps_per_epoch和Validation_steps存有疑问。我正在尝试训练自定义数据集。我有 2500个训练样本,1500个验证样本和1000个测试样本。如果我将值设置为 Steps_per_epoch = 1000 和 Validation_steps = 100 ,那么有多少一个时期使用训练样本和验证样本?
解决方法
有关https://keras.rstudio.com/reference/fit_generator.html的关于fit_generator的问题,请参见。
每个纪元的步长将一个纪元的长度覆盖为X批。
Validation_steps仅在您的validate_data是生成器时才重要,它将验证x个批次。否则,它应该使用提供的所有验证数据。
,STEPS_PER_EPOCH 应该是实例数(训练实例)除以 (GPU_COUNT*IMAGES_PER_GPU),
对于足够小的图像并给定单个 GPU,如果您可以在其内存中容纳 8 个,那么:
STEPS_PER_EPOCH = 2500/8 # 312
VALIDATION_STEPS = 1500/8 # 187
请记住,步数越多,速度越慢您可以用自己的选择覆盖这些以加速问题。一般一套
STEPS_PER_EPOCH = 100
VALIDATION_STEPS = 50
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