你好。
我想从头开始训练面膜rcnn（不使用预先训练的重量）
我希望权重参数从随机初始化开始。
我怎样才能做到这一点？
bug
Hwang-dae-won
所有3条评论
从头开始的培训可以在编码方面进行，而无需对此代码进行太多修改即可完成。 但是，可能会出现收敛问题，例如，由于不使用BN或使用BN但迷你批处理量较小而导致的收敛问题。 我们鼓励对此进行更多的研究。
KaimingHe
于 2018-01-27
👍3
需要增加的一个警告：在发布之前，我们注意到当前存在一个错误，在尝试从头开始训练时会导致崩溃（AffineChannel操作的scale和bias参数将不会初始化）。 我们有一个补丁程序，有望在本周推出。 解决此问题后，将TRAIN.WEIGHTS保留为空字符串将从头开始训练。 正如@KaimingHe所说，在人们期望获得良好结果之前，需要做更多的研究。
rbgirshick
于 2018-01-27
👍1
由于已提交e59c30bb1a6ced1a310b72d563bd9a60aba84999，因此现在可以通过将TRAIN.WEIGHTS设置为空字符串（从yaml文件中删除，从头开始）进行训练。 但是，我想强调凯明的观点，即需要进行大量实验才能从中获得合理的结果。
rbgirshick
于 2018-01-31
👍2
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最有用的评论
从头开始的培训可以在编码方面进行，而无需对此代码进行太多修改即可完成。 但是，可能会出现收敛问题，例如，由于不使用BN或使用BN但迷你批处理量较小而导致的收敛问题。 我们鼓励对此进行更多的研究。