虚拟机和Ubuntu 14.04中GoogLeNet模型的不同输出

Question

我使用GoogleNet模型进行图像的二进制分类。早些时候，我正在使用虚拟机，现在我使用的是Ubuntu 14.04。两者都给了我不同的结果。我试图找出很多问题，但无法确定问题。

我在Ubuntu 14.04中分别训练了两个模型，在虚拟机中另一个模型。两种型号都使用CPU。两者都没有使用cuDNN。关于BLAS库，我使用默认的ATLAS。

任何建议都会有很大的帮助。

Answer 1

由于您在两种情况下都开始了from scratch培训，并且未在solver.prototxt中明确修复random_seed参数，因此很可能caffe使用不同的随机权重初始化您的模型两个培训过程。从不同的点开始很可能以不同的训练模型结束 如果您担心两种体系结构之间可能存在差异，请尝试重复培训，但在random_seed中使用相同的 solver.prototxt参数。