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...
- 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？
- 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
- 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
- 2024-04-02 00:24AI架构设计之禅的博客 神经网络作为当前人工智能领域最为重要的技术之一,在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等众多领域都取得了令人瞩目的成就。然而,训练一个高性能的神经网络模型往往需要大量的计算资源和耗时的调试过程。如何提高...
- 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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