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训练步骤的疑惑
Offen
- Vorherrschende Sprache
- Python
- Sterne
- 813
- Forks
- 126
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Beschreibung
根据论文中的Epoch Adaptor的描述，SSOD训练时的Burn-In阶段，会看到标记数据和未标记数据。这似乎和有监督训练是不一样的。之前的做法是将burn-epoch设置为零，但导入有监督训练的权重替代burn-in环节。这似乎是不科学的。
我的问题是，Burn-In的含义是什么？burn-epoch参数如何设置，如果总共训练300轮能收敛完，那么将burn-epoch设置为多少合适？
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