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@nickmitchko

nickmitchko/Traing Emotion Classifier

Created November 10, 2016 19:33
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Traing Emotion Classifier
/usr/bin/python3.5 /media/nicholai/AEEE-B5B7/School/F16/ComputerVision/Final/Neural-Emotion/adaptiveTraining.py
Using gpu device 0: GeForce GTX 1070 (CNMeM is enabled with initial size: 85.0% of memory, cuDNN 5105)
/home/nicholai/.local/lib/python3.5/site-packages/theano/sandbox/cuda/__init__.py:600: UserWarning: Your cuDNN version is more recent than the one Theano officially supports. If you see any problems, try updating Theano or downgrading cuDNN to version 5.
warnings.warn(warn)
/home/nicholai/.local/lib/python3.5/site-packages/theano/tensor/signal/downsample.py:6: UserWarning: downsample module has been moved to the theano.tensor.signal.pool module.
"downsample module has been moved to the theano.tensor.signal.pool module.")
/home/nicholai/.local/lib/python3.5/site-packages/sklearn/cross_validation.py:44: DeprecationWarning: This module was deprecated in version 0.18 in favor of the model_selection module into which all the refactored classes and functions are moved. Also note that the interface of the new CV iterators are different from that of this module. This module will be removed in 0.20.
"This module will be removed in 0.20.", DeprecationWarning)
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18425: 5
18433: 2
18441: 2
18449: 2
18457: 2
18465: 2
18473: 2
18481: 2
18489: 2
18497: 7
18505: 7
18513: 7
18521: 7
18529: 7
18537: 7
18545: 7
18553: 7
18561: 3
18569: 3
18577: 3
18585: 3
18593: 3
18601: 3
18609: 3
18617: 3
/home/nicholai/.local/lib/python3.5/site-packages/lasagne/layers/conv.py:489: UserWarning: The `image_shape` keyword argument to `tensor.nnet.conv2d` is deprecated, it has been renamed to `input_shape`.
border_mode=border_mode)
# Neural Network with 16883272 learnable parameters
## Layer information
name size total cap.Y cap.X cov.Y cov.X
------- ---------- ------- ------- ------- ------- -------
input 1x192x192 36864 100.00 100.00 100.00 100.00
conv1 32x190x190 1155200 100.00 100.00 1.56 1.56
conv2 32x188x188 1131008 60.00 60.00 2.60 2.60
pool1 32x94x94 282752 60.00 60.00 2.60 2.60
conv3 32x92x92 270848 66.67 66.67 4.69 4.69
conv4 32x90x90 259200 46.15 46.15 6.77 6.77
pool2 32x45x45 64800 46.15 46.15 6.77 6.77
conv5 64x43x43 118336 57.14 57.14 10.94 10.94
conv6 32x41x41 53792 41.38 41.38 15.10 15.10
pool3 32x20x20 12800 41.38 41.38 15.10 15.10
conv7 32x18x18 10368 53.33 53.33 23.44 23.44
conv8 32x16x16 8192 39.34 39.34 31.77 31.77
pool4 32x8x8 2048 39.34 39.34 31.77 31.77
hidden1 4096 4096 100.00 100.00 100.00 100.00
hidden2 2048 2048 100.00 100.00 100.00 100.00
output 8 8 100.00 100.00 100.00 100.00
Explanation
X, Y: image dimensions
cap.: learning capacity
cov.: coverage of image
magenta: capacity too low (<1/6)
cyan: image coverage too high (>100%)
red: capacity too low and coverage too high
epoch trn loss val loss trn/val valid acc dur
------- ---------- ---------- --------- ----------- ------
1 1.99494 1.96853 1.01341 0.21716 34.52s
2 1.93688 1.90371 1.01742 0.22635 34.42s
3 1.84026 1.85201 0.99365 0.22635 34.15s
4 1.89140 1.87669 1.00784 0.25201 34.29s
5 1.68505 1.79915 0.93658 0.33321 35.05s
6 1.34188 1.04860 1.27970 0.57526 34.39s
7 0.93799 0.79969 1.17295 0.69820 34.18s
8 0.67525 1.06628 0.63328 0.59709 35.57s
9 0.52403 0.47663 1.09945 0.83914 34.64s
10 0.35847 0.54194 0.66146 0.81540 34.08s
11 0.29047 0.46335 0.62689 0.84259 33.69s
12 0.24503 0.58727 0.41723 0.78246 33.77s
13 0.24176 0.46917 0.51528 0.85408 33.77s
14 0.21349 0.34151 0.62513 0.88970 33.78s
15 0.20778 0.43898 0.47333 0.87782 33.77s
16 0.20889 0.33670 0.62040 0.89238 33.78s
17 0.19180 0.38532 0.49776 0.87476 33.78s
18 0.17694 0.35360 0.50040 0.89238 33.80s
19 0.18810 0.33647 0.55903 0.89200 34.10s
20 0.17824 0.31263 0.57014 0.89812 34.81s
21 0.17815 0.41865 0.42553 0.86940 34.52s
22 0.18276 0.47899 0.38155 0.86480 34.12s
23 0.18404 0.36222 0.50810 0.89085 33.81s
24 0.17067 0.29975 0.56939 0.90425 33.80s
25 0.16897 0.35575 0.47497 0.90042 33.79s
26 0.17997 0.33018 0.54509 0.89851 33.79s
27 0.16910 0.31366 0.53912 0.89889 33.79s
28 0.16599 0.34029 0.48778 0.90004 33.80s
29 0.17165 0.37856 0.45344 0.88127 33.91s
30 0.17080 0.32525 0.52512 0.90272 33.85s
31 0.16375 0.33711 0.48574 0.88280 33.81s
32 0.16694 0.33307 0.50122 0.89774 33.90s
33 0.16333 0.30077 0.54305 0.90502 33.83s
34 0.16233 0.32905 0.49332 0.90157 33.86s
35 0.16473 0.32389 0.50859 0.89544 33.96s
36 0.16978 0.31277 0.54281 0.90234 33.87s
37 0.16436 0.35841 0.45857 0.90349 33.92s
38 0.16215 0.31567 0.51368 0.90387 33.95s
39 0.17093 0.34993 0.48846 0.89812 33.91s
40 0.16211 0.32411 0.50017 0.90693 33.95s
41 0.15907 0.33479 0.47512 0.90387 33.89s
42 0.15706 0.35074 0.44780 0.90655 33.96s
43 0.15689 0.35003 0.44820 0.90693 33.91s
44 0.15585 0.41128 0.37895 0.90157 33.96s
45 0.16135 0.31739 0.50834 0.90463 33.98s
46 0.15771 0.36829 0.42824 0.89583 33.93s
47 0.16007 0.36433 0.43935 0.89774 33.98s
48 0.16294 0.40839 0.39897 0.89238 34.04s
49 0.16190 0.34584 0.46813 0.90463 34.00s
50 0.16195 0.32529 0.49786 0.90502 33.94s
51 0.16161 0.32337 0.49976 0.90502 33.97s
52 0.16142 0.30091 0.53645 0.90578 34.00s
53 0.16244 0.30710 0.52895 0.90578 33.92s
54 0.15660 0.33502 0.46744 0.90655 34.03s
55 0.15774 0.33200 0.47511 0.90770 34.00s
56 0.15668 0.34272 0.45717 0.90463 33.98s
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58 0.14572 0.39194 0.37179 0.91153 33.95s
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60 0.11098 0.23621 0.46982 0.93604 34.00s
61 0.07221 0.22010 0.32809 0.94600 33.94s
62 0.05650 0.23202 0.24353 0.94408 34.05s
63 0.03769 0.22455 0.16786 0.95213 33.98s
64 0.02535 0.18852 0.13448 0.95940 34.02s
65 0.03155 0.19690 0.16024 0.96553 34.01s
66 0.01546 0.17124 0.09027 0.96630 33.97s
67 0.01185 0.21652 0.05471 0.96285 33.99s
68 0.01890 0.20963 0.09016 0.95787 34.00s
69 0.00566 0.24834 0.02277 0.96132 34.01s
70 0.01655 0.24792 0.06677 0.94906 34.00s
71 0.02368 0.20469 0.11570 0.95902 34.00s
72 0.01425 0.21700 0.06568 0.95289 33.99s
73 0.01594 0.29265 0.05448 0.94830 33.96s
74 0.02315 0.15666 0.14778 0.96553 34.02s
75 0.00695 0.19311 0.03600 0.96170 34.55s
76 0.01141 0.22385 0.05095 0.96783 33.94s
77 0.02145 0.16776 0.12784 0.96668 33.98s
78 0.00204 0.19910 0.01025 0.96553 34.00s
79 0.00457 0.17821 0.02566 0.96745 34.02s
80 0.00220 0.18890 0.01164 0.96898 33.94s
81 0.00654 0.20043 0.03261 0.96515 34.03s
82 0.00319 0.17860 0.01787 0.96898 33.98s
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88 0.00020 0.25441 0.00078 0.96898 34.01s
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100 0.00016 0.28639 0.00056 0.96821 34.04s
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