官网图像分类VGG16例子训练碰到问题
Created by: qianledan
python train.py
--model=VGG16
--batch_size=64
--total_images=50000
--class_dim=10
--image_shape=3,32,32
--model_save_dir=output/
--with_mem_opt=True
--lr_strategy=other
--lr=0.001
--num_epochs=120
--l2_decay=1.2e-4
--model_category=models_name \
官网中跑ImagNet数据集，我修改为Cifar10数据集跑VGG16 ，其中
optimizer = fluid.optimizer.Momentum(
learning_rate=lr,
momentum=momentum_rate,
regularization=fluid.regularizer.L2Decay(l2_decay))
设置120pass，大概在20多个pass，loss值接近0，acc为1。。。找不出问题在哪里？请问该实例只能用于ImageNet数据集的训练吗？
