采用Pytorch，建立CNN对图像进行训练，输入是128128的图像，输出与拟合的数据是1616的图像，
每次对不同的训练集训练，出现的loss没有下降，反而和训练集有一定的关系 。
CNN训练时，为什么每次训练的loss没有持续下降的趋势
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- 爱晚乏客游 2022-02-07 14:38关注
你是指每个epoch对不同的数据集还是对同一个数据集训练loss没有下降，这是两回事
每个epoch对不同数据集的话，那我无话可说，你开心就好
对同一个数据集loss没有下降，那是应为你这才几个epoch，网络都还没开始拟合呢，loss波动大不是很正常的事情吗，而且和你的损失函数设计也有关系的本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?解决 无用评论 打赏举报 分享
- 2022-02-07 14:29回答 2 已采纳 你是指每个epoch对不同的数据集还是对同一个数据集训练loss没有下降，这是两回事每个epoch对不同数据集的话，那我无话可说，你开心就好对同一个数据集loss没有下降，那是应为你这才几个epoch
- 2023-02-15 17:17回答 2 已采纳 这个错误提示的意思是说，你正在将形状为 (1000, 160, 400) 的数据喂入形状为 (?, 160, 100) 的占位符中，而这两个形状是不匹配的。 要解决这个问题，有两种可能的方法： 修改
- 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
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- 2022-05-08 09:31回答 3 已采纳 可以加一个resize
- 2023-04-04 18:38回答 2 已采纳 不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话: 这个问题的回答你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7427258这篇博客你也可以参考下：浏览器上实现CN
- 2023-01-16 19:27回答 1 已采纳 这篇文章：Mask R-CNN 训练自己的数据集（balloon过程+报错解释） 也许有你想要的答案，你可以看看
- 2023-04-20 15:34AI算法小白的博客 人工智能的另一大任务之目标检测。跟着我从零开始，带你剥析github的项目内容，另外从原理掌握它到使用它
- 2021-06-01 17:16回答 2 已采纳 因为你在run里的训练代码没有封装城函数，直接全局执行，import run.py 就开始xun lian le
- 2021-05-18 18:44回答 4 已采纳 summary_str = sess.run(summary_op, feed_dict) feed_dict 缺少参数，补充 keep_prob:0.5 summary_str = sess
- 2021-05-25 15:31回答 1 已采纳 尽量保证每个类别下的数据量占比接近。如果不同类别之间的数据量相差较大，会导致数据不平衡问题，模型会倾向于预测数量多的类别，最终影响模型效果。解决数据不平衡问题的方法有很多，一是增加数据，使得数据平衡；
- 2022-04-25 21:54xiewk2015的博客 1.官方文档1.1 PaddleOCR 支持两种数据格式:1.2 训练数据的默认存储路径1.3 自定义数据集的准备1.3.1 通用数据集1.3.2 lmdb数据集lmdb基本函数：创建一个 lmdb 环境：修改数据库内容：查询数据库内容：完整的demo...
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- 2024-04-02 13:33逗逗班学Python的博客 详述了国内外研究现状、数据集处理、算法原理、模型构建与训练代码，及基于Streamlit的交互式Web应用界面设计。在Web网页中可以支持图像、视频和实时摄像头进行商品标签识别，可上传不同训练模型（YOLOv8/v7/v6/v5）...
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