请问yolov2分类损失完全不下降，分类概率恒等于1/classnum，其他的参数都能有效收敛，维度各类别概率不能正确收敛，激活函数用的softmax，然后损失用的平方和，训练多少次都不收敛，lr也调试过了，劳烦各位出出主意
0条回答 默认 最新
- 2023-02-13 21:15战神哥的博客 训练YOLOv3时损失值不再下降的原因可能有以下几点: 过拟合：模型学习了训练数据的噪声，导致在测试数据上表现不佳。 欠拟合：模型还没有学习到足够多的特征，无法很好地拟合数据。 学习率过高：如果学习率过高，...
- 2026-01-01 01:42苏西苏西的博客 在YOLOv8训练中，分类损失函数的选择直接影响模型表现。单标签任务适合交叉熵（CE），而多标签场景必须使用二元交叉熵（BCE）。框架会根据标签格式自动切换，但理解其机制才能避免nan损失、收敛失败等问题。关键在于...
- 2025-04-16 09:58鱼弦的博客 通过在 YOLOv11 中引入 Slide Loss，成功缓解了简单样本和困难样本之间的不平衡问题。这一改进策略为复杂场景下的目标检测任务提供了更可靠的解决方案。在持续研究和优化的过程中，还有许多可能性等待被探索。
- 2023-12-24 11:00E寻数据的博客 总结来说，该内容提供了一个完整的YOLOv8项目运行指南...这为需要进行YOLOv8训练图片分类任务和部署的开发人员提供了一个相对较为详细的参考。希望大家能够喜欢，如果感觉哪里写的不清楚，可以留言，我这边会积极补充。
- 2024-11-24 15:24一键难忘的博客 模型在自定义数据集上的...本文详细分析了使用 YOLOv8 训练过程中常见的报错场景，并针对每种问题提供了明确的原因和解决方案，同时结合代码实例加以说明。通过系统性地排查和优化，可以有效提升训练效率与模型性能。
- 2024-07-10 23:14Snu77的博客 本文给大家带来的是分类损失损失函数，我们之前看那的那些IoU都是边界框回归损失，和本文的修改内容并不冲突，所以大家可以知道损失函数分为两种一种是分类损失另一种是边界框回归损失，上一篇文章里面我们总结了...
- 2024-12-02 11:36MobiusCTO的博客 YOLOv8 继承了 YOLO 系列的主要特征，即高速、轻量、适合实时检测...FocalLoss 是为了解决类别不平衡问题而提出的。传统交叉熵对难样本和易样本的权重相同，导致在大量易样本下，模型更倾向于学习易样本而忽略难样本。
- 2025-08-11 15:33AI小小怪的博客 当模型性能随数据量增加而下降时，可能原因包括：1)新增数据质量差（标注错误/噪声）；2)数据分布变化（场景差异/冗余样本）；3)训练策略未适配（学习率/批次大小未调整）；4)类别不平衡加剧；5)模型容量不足；6)...
- 2024-01-09 00:03Snu77的博客 本文给大家带来的是分类损失SlideLoss、VFLoss、FocalLoss损失函数，我们之前看那的那些IoU都是边界框回归损失，和本文的修改内容并不冲突，所以大家可以知道损失函数分为两种一种是分类损失另一种是边界框回归损失...
- 2024-11-04 23:59Snu77的博客 本文给大家带来的是分类损失损失函数，我们之前看那的那些IoU都是边界框回归损失，和本文的修改内容并不冲突，所以大家可以知道损失函数分为两种一种是分类损失另一种是边界框回归损失，上一篇文章里面我们总结了...
- 没有解决我的问题, 去提问
问题事件
系统已结题
4月1日
创建了问题
3月24日