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人脸识别训练难点:数据量大(类别通常都是上十万,上百万)
训练当中常见注意要点:
1.尽管训练样本量大,但是任然需要使用预训练模型,目的是加速模型收敛;
2.加载预训练模型时,最好加载在cpu上,加载在gpu上,模型参数会占显卡;
checkpoint = torch.load(args.BACKBONE_RESUME_ROOT, map_location=torch.device('cpu'))
3.优化器SGD,策略使用“多步”变化时,一般在lr=10-3和lr=10-4时,loss下降最多,所以处于这两个lr的时候,epoch可以设置大一些(我在蒸馏的时候设置的是epoch=20,其实差不多在17的位置loss已经不怎么发生改变了),所以在训练过程中,在观察到loss不发生变化后,就准备降低学习率,达到降loss的目的;
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