Matterport-Mask RCNN 中每个时期的步骤/验证步骤答案

【问题标题】：Steps per Epoch/Validation steps in Matterport-Mask RCNNMatterport-Mask RCNN 中每个时期的步骤/验证步骤
【发布时间】：2020-12-05 19:18:43
【问题描述】：

我正在关注 Matterport Mask RCNN 模型，但我对设置 Steps_per_epoch 和 Validation_steps 进行训练有疑问。我正在尝试训练自定义数据集。我有 2500 个训练样本、1500 个验证样本和 1000 个测试样本。如果我设置值 Steps_per_epoch=1000 和 Validation_steps=100 那么有多少训练样本和验证样本在一个时期内使用？

【问题讨论】：

标签： python tensorflow machine-learning keras deep-learning

【解决方案1】：

关于 fit_generator 的问题请查看https://keras.rstudio.com/reference/fit_generator.html。

Step per epochs 将 epoch 的长度覆盖为 X 个批次。

Validation_steps 仅在您的 validation_data 是生成器时才重要，它将验证 x 个批次。否则它应该使用提供的所有验证数据。

【讨论】：

@Blastfurnace 我觉得答案很合适，因为可以通过搜索现有文档来回答这个问题。添加了显式元素。

【解决方案2】：

STEPS_PER_EPOCH 应该是实例（训练示例）的数量除以 (GPU_COUNT*IMAGES_PER_GPU)，

对于足够小的图像并给定一个 GPU，如果你的内存可以容纳 8 个，那么：

STEPS_PER_EPOCH = 2500/8 # 312
VALIDATION_STEPS = 1500/8 # 187

请记住，步骤越多，速度越慢您可以用自己的选择覆盖这些以加快处理速度。通常一套

STEPS_PER_EPOCH = 100
VALIDATION_STEPS = 50

【讨论】：