文章目录
- 一、 参数梳理
- 二、 数据集格式整理
- 2.1 二分类任务结构
- 2.2 多分类任务结构
- 三、 调试代码
一、 参数梳理
面对大量参数,无需一开始就深究每一个细节。我们的策略是:先整体浏览,再分类归纳,最后聚焦于跑通代码所必需的几个核心参数。这通常包括以下几个大类:① 基本设置参数;② 模型架构参数;③ 损失函数参数;④ 数据集参数;⑤ 优化器参数。
为了方便查阅,将核心参数整理如下表:
| 类别 | 参数名 | 作用说明 | 推荐值/选项 | 使用示例 |
|---|---|---|---|---|
| 基本设置参数 | name | 模型保存名称。如果为None,会自动生成arch+时间戳格式 | 自定义名称,如unetplusplus_v1 | --name my_unet_model |
epochs | 训练总轮数 | 50-200,根据数据集大小调整 | --epochs 150 | |
| batch_size |