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icybee@icybee
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“6W iter的时候比较特殊，是在6W iter左右把learning rate剑到原来的十分之一，所以会loss有一个较大下降，然后每轮训练之后是有去shuffle train set的，inception-resnet-v1 我也试过，各种原因没有resnet效果好，差一两个点，当然也可能是我训练的有问题 现在有点…”
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“tensorflow，每轮后是会去shuffle的 【 在 moonfighting 的大作中提到: 】 : 不知道你用的什么框架，如果可以的话可以尝试在每个epoch后shuffle一遍全部训练集”
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“你确定commit了？”
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“你的机子上？你的意思是你的IDE里吧，没有json可以import，极有可能是你没配置好IDE的python路径”
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“可以，并且看过一篇论文用相似的方法缩短了训练速度，我自己在fasttext上做过实验，用word2vec训练出来的向量作embedding，直接freeze住embedding不让训练，得到的结果accuracy和从头训练的几乎没差（当然，是用的是私有数据集，不保证所有数据集上都是这样）”
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“cool”
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“思路参考了face++ 的论文，而且效果和face++还有明显差距。face++ 在这个领域对我来说绝对是无敌的存在。 【 在 ztinpn 的大作中提到: 】 : 赞！这是要抢face++的饭碗吗？”
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“改回来了 【 在 Lamperouge 的大作中提到: 】 : 2个图反了。。”
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