想请教各位，针对我这种训练结果是什么问题造成的，
1. val / cls_loss曲线为什么下降后又升高了；
2. 我的precision曲线为什么在109-132epoch的时候精度值降低，而后又增加。
我看好多人说的都是网络陷入局部最优，需要降低学习率的值。我不太理解具体要降低到多少，同时我训练epoch应该为多少合适？谢谢各位的回答！
val/ cls_loss曲线和precision曲线异常原因
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- 2022-10-13 20:50回答 1 已采纳 单个类别的时候，train里面要将single-cls设置为true，或者参数里面加上--single-cls
- 2022-05-03 18:40回答 2 已采纳 原数据第一列是时间形式的20220503这种，在读数据之后进行下面操作，你的数据是简单的1 2 34这种，数据可能在处理过程丢失或者变成nan了，你可以一步步看看每次处理后当前的数据现在是什么格式 d
- 2022-04-07 22:15回答 1 已采纳 你用的预训练模型还是直接初始化的模型？看样子只能说你的数据集整体的loss比你用的预训练模型或者初始化模型高而已，整体是正常的就行
- 2024-04-20 11:35yw408的博客 解决Yolov8训练时box_loss、cls_loss、dfl_loss、Box（P、R、mAP都等于nan
- 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。
- 回答 2 已采纳 说明你的样本太少，明显已经过拟合了。
- 2022-07-13 22:40
No such file or directory: 'saved_model_weight/resnet34_pretrain_ori_low_torch_version.pth'
python
pytorch
深度学习
回答 2 已采纳 FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'saved_model_weight/resnet34_pretrain_ori_lo - 2022-06-10 14:38圆仔1122的博客 降低二分类器预测正例门槛 == 使得二分类器尽可能将真实的正例挑选 10、R_curve 召回率和置信度之间的关系 11、results.csv 每一次迭代对应的 train/box_loss, train/obj_loss, train/cls_loss metrics/precision,...
- 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
- 2023-01-02 06:19回答 6 已采纳 出现 KeyError: 'val_mape' 的原因可能是在代码中没有计算并输出 val_mape 这个指标。 在训练模型时使用了 ModelCheckpoint 回调函数来保存模型权重，并使用了
- 2018-12-10 06:32回答 4 已采纳 没看到你history输出的代码，感觉曲线图是可信的，而你输出val_loss的时候输出错了。
- 2024-06-13 07:30小李学AI的博客 om', 'train/cls_loss': 'train/cls_om', 'train/dfl_loss': 'train/dfl_om', 'val/box_loss': 'val/box_om', 'val/cls_loss': 'val/cls_om', 'val/dfl_loss': 'val/dfl_om' } # Plot metrics plt.figure(figsize=...
- 2022-04-19 20:24回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/qq_26558047/article/details/107045144?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fi
- 2022-01-21 19:50THU Monster的博客 这里写目录标题repvgg-v5s1repvgg-v5s2 repvgg-v5s1 这个部分我将只讲C3-Bottleneck的cv1-cv2进行了替换，其他部分没有替换。效果提升的不是很明显。... epoch, train/box_loss, train/obj_loss, train/
- 2024-06-16 17:26狡猾的狐狸O_O的博客 Yolov8在训练时box_loss cls_loss dfl_loss为nan和 Box(P R mAP50 mAP50-95)为0的问题第一步：找到ultralytics\cfg\default.yaml中的default.yaml文件将default.yaml中的amp设置为false将default.yaml中的half设置为...
- 2024-06-11 20:05AI小怪兽的博客 多种绘制曲线对比图（precision、recall、mAP50、mAP50-95），为科研保驾护航
- 2022-12-31 19:04pq不等了的博客 yolov5中使用tensorboard可视化total_loss和acc
- 2023-04-28 10:30蒲公英smile的博客 对于某个分类，综合了Precision和Recall的一个判断指标，F1-Score的值是从0到1的，1是最好，0是最差。**box_loss：**用于监督检测框的回归，预测框与标定框之间的误差（CIoU）。**cls_loss：**用于监督类别分类，...
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