在用deeplabV3 + mobilenet训练语义分割模型时，发现val_loss在不断震荡下降，而val_acc则正常提升。同时，每个epoch起始阶段的acc都挺高的，训练中间则会缓慢下降后再上升（呈现波浪形趋势）。
语义分割模型训练，发现验证集的loss值震荡，而精度却正常提升，这是怎么回事？？
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娃要大红花 2020-06-10 15:46关注现象很正常啊，遇到陌生的数据损失肯定会高，loss肯定是在震荡但整体呈下降趋势的
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- 回答 1 已采纳 现象很正常啊，遇到陌生的数据损失肯定会高，loss肯定是在震荡但整体呈下降趋势的
- 2021-02-25 00:59回答 4 已采纳 模型的泛化能力不行，即训练集数据覆盖范围小了，并没有覆盖到大部分情况。举个例子来说，你训练的数据都是圆形的，你用来测试矩形，那肯定不行啊。
- 2021-03-18 16:11回答 2 已采纳 帮你改了下代码，路径你自己再改改，验证集acc能跑到0.8以上了。 import os import tensorflow as tf from tensorflow.keras import S
- 2022-08-05 16:56西瓜真的很皮啊的博客 1.1 对学习效果的影响 ① Batch_size过小，而类别又比较多的情况，会导致梯度（loss）震荡严重，容易导致不收敛，尤其是网络比较复杂的时候； ②随着Batch_size增大，处理相同数据量越快； ③随着Batch_size增大，...
- 2022-04-25 03:42回答 4 已采纳 你说的收敛是指什么？是指map达到指定的值嘛，一般mAP不再升高，那就是收敛了。yolo v5训练还是很快的，一般不超过100次迭代。如果训练的mAP很高，测试时较低，那就是过拟合了，或者说，训练集和
- 2021-03-15 16:35回答 1 已采纳 梯度下降的过程中因为中间网络层是随机生成的初始权重，所以梯度下降的过程中可能陷入了局部最优，可以通过调试batchsize或者lr等超参数解决。
- 2022-06-22 10:51回答 3 已采纳 不是，你这个是class_loss一塌糊涂导致你的pr和map曲线也不行，但是你的obj和box是正常的，也就是说网络有找到目标，只不过目标在分类的时候分错了。首先考虑的应该是你的数据集情况。1.你的
- 2023-09-11 00:30格图素书的博客 据构造的合成数据集（物体分类、检测、语义分割）。采集，其数据涵盖区域范围可用采集车采集数据的公里数表示。包含的驾驶场景最为丰富。室外场景的数据集可根据其场景覆盖的范围分为道路尺度。（物体识别、语义分割...
- 2022-03-08 15:10回答 2 已采纳 问题已解决 如果保存的模型是多GPU训练的，则load_state_dict()之前必须使用torch.nn.DataParallel()来源https://www.cnblogs.com/tofen
- 2020-05-07 13:18回答 3 已采纳 验证的正确率刚开始就接近1？ 你用的是一个已经训练好的模型吗？
- 2019-04-07 11:32回答 1 已采纳 是一开始就向负无穷变大，还是训练一段时间后变大，前者可能是你的训练集和验证集的数据不匹配，或者归一化量纲不对。或者模型错误。或者参数问题，比如self.lr2这个学习率设置的多少。 后者就是过拟合了
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- 2023-03-22 23:19回答 2 已采纳 你这曲线一开始就不对劲了，为什么一开始val就比train的好？数据集比例失衡吗还是分布不一样？不然没道理说一开始val就比train好了几个点
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