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深度学习调参侠

一、patch_size

我们修改了patch_size这一参数

影响的结果就是

导致更新迭代速度变得慢了起来，修改了batch，单次读入的图像，之前用的32*32*32,8的话相当于，之前120*8 < 64*32

查阅资料https://www.csdn.net/tags/NtjaUg5sNTE5MzUtYmxvZwO0O0OO0O0O.html

总结下来：batch size过小，花费时间多，同时梯度震荡严重，不利于收敛；batch size过大，不同batch的梯度方向没有任何变化，容易陷入局部极小值。

深度学习调参侠_第1张图片

二，image的格式（2022-5-6）

image格式一定要从16bit转为8bit

然后再将所有图像保存起来，变成单个tif

深度学习调参侠_第2张图片

 

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