Rashomon5487

> 是用Combine Loss训练的，就是这个repo内的代码 m1: 1 m2: 0 m3: 0.35

> 是用Combine Loss训练的，就是这个repo内的代码 s值用的是30吗？

好的，多谢~

作者有没有对Glint的数据做增广，我直接用格林深曈的数据训练，性能不如你放出来的模型~，也可能和m，s不一样有关，我配置的是 s:60 m1: 1 m2: 0 m3: 0.35

@gehaocool 您这套增广方法是自己添加的caffe代码吗

@gehaocool 您是否方便开放这个数据增广的代码？还有一点，我发现glint这批数据分布很不均匀，有些类类内有大几百张数据，有些类只有几张数据。我训的时候是对类内样本最大数量做了限制，不知道您针对这个不均衡问题有没有做处理~

@gehaocool 感谢分享，您的train.prototxt里面的rand_skip参数是为了防止多卡训练的时候读取到相同的数据吗？