Tensorflow、深度学习填坑记

• 问题1
  
  • 背景：VGG16去做一个人脸j检测的算法，使用RCNN，在fine-tuning的时候其实就是一个二分类问题，区分出来background和face
  • 问题描述：在fine-tuning的时候总是将所有样本归到负样本，即就是background。
  • 解决方案：增大学习率，一开始我还以为是我selective search提取bounding box的时候有问题，但是完全使用VGG16去做SVR也没问题，所以这时候就确定dataset是没有问题的。最后尝试修改了一下learning rate，由原来的0.001 该到了 0.1 然后就不会将所有样本都分到了负样本。