1、数据集选择了insightface作者提供的faces_umd，总类别为8277；
2、在行了60epoch，损失下降到8左右，训练精度只有30%上下；
3、参数设置为：lr=0.01, 0.001, 0.0001, 0.00001, 0.000001，s=32，m=0.5。
我该怎么做才能让损失继续下降？训练精度为什么一直在30%上下跳动，而不是稳步上升？
网络选择mobilefacenet，损失函数选择arcface。
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vagrancy_- 2021-03-24 17:46关注1. 初始学习率过大？尝试降低学习率更换优化器（先用adam）
2. mobilefacenet的骨干网络是不是太简单了，加深一下网络层数和通道
3. 数据预处理方法有没有归一化
4.有没有用到BN，关闭dropout
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- 2021-03-22 08:50回答 1 已采纳 1. 初始学习率过大？尝试降低学习率更换优化器（先用adam） 2. mobilefacenet的骨干网络是不是太简单了，加深一下网络层数和通道 3. 数据预处理方法有没有归一化 4.有没有用到
- 2021-05-25 18:45回答 2 已采纳 以下是我想出来的几个思路用于重新考虑你自己的神经网络。 1. 你用了几层神经网络？一层神经网络很可能无法解决异或等线性不可分问题，多层神经网络加上非线性激活函数可以解决这一问题。 2. 你是自己手
- 2022-05-12 16:03回答 1 已采纳 减小学习率和BatchSize
- 2023-09-02 11:59AI小花猫的博客 本文借助既有repo,实现了arcface模型转TensorRT engine，并分别使用python和C++实现了加速推理
- 2020-04-22 11:00回答 2 已采纳 您好，这个问题是什么原因呢？我也遇到了同样的问题
- 2020-01-19 11:37回答 1 已采纳 这不是损失函数的问题，是你自己对shape的理解不对吧。[262144]是一维，[4,256,256]是三维，要把后者flatten才能和前者匹配上啊。。
- 2020-08-01 19:01回答 1 已采纳 完全可以，只要你的损失函数是tensor定义的。
- 2023-07-27 01:25禅与计算机程序设计艺术的博客 人工智能(AI)是一个非常具有社会意义的产物，它将人类与机器相互融合，使得人类和机器可以完成各种各样的工作、交流、沟通、学习等。随着人工智能技术的不断发展，人们越来越关注人工智能在医疗诊断、图像识别、自然...
- 2018-11-08 02:36回答 1 已采纳 损失函数本来都是循环，无论是mse mae crossentropy...，但是关优化算法（反向传播算法）什么事呢。很慢就应该用gpu去加速啊，sgd要设置学习率、动量
- 2017-07-04 07:37回答 1 已采纳 问题解决了，是激活函数的问题，relu激活函数的激活率太低，很多神经元死掉了
- 2016-12-20 03:43回答 1 已采纳 ``` class Fun { public: Fun(int n,int m):nData(0) { cout << "Test int"<<e
- 2020-03-11 10:27AI视觉网奇的博客 先把InsightFace中ArcFace代码贴出来： class Arcface(Module): # implementation of additive margin softmax loss in https://arxiv.org/abs/1801.05599 def __init__(self, embedding_size=512, classnu...
- 2019-04-16 14:05回答 1 已采纳 # 如果问题解决，请采纳本回答和 https://ask.csdn.net/questions/756673 和 https://ask.csdn.net/questions/755296 # 否则
- 2022-11-30 13:09一_条_懒_虫的博客 在整个人脸识别模块中，为了能够部署在小巧轻量的人工智能开发板上，对于神经网络的选择上需要选择轻量化的模型，例如MobileNet、Shufflenet等。该模块中使用得则是Mobilefacenet，一种基于轻量化人脸识别的神经...
- 2022-06-08 14:02程序员的记录的博客 u train.py --network y1 --loss softmax --dataset emore 损失函数 （1）curricularface 损失函数 与 arcface平级 （2）小模型：softmax loss + arcface loss/curricularface loss （3）大模型：arcface loss/...
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