FCN8进行图像语义分割总是欠拟合，效果很差，如何解决

Question

选的adam优化器，损失函数用的交叉熵，学习率0.0001，学习率大了loss也比较大效果最后也不好
这是标签各种像素的占比

这是根据占比胡乱试的损失函数的权重，现在不知道咋解决欠拟合，第一次弄，请教

Answer 1

• 你可以参考下这个问题的回答, 看看是否对你有帮助, 链接: https://ask.csdn.net/questions/7642390
• 除此之外, 这篇博客: 语义分割之FCN中的 2.4 网络loss层 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• FCN网络的输入batchsize是1，因为分割loss的计算在每一个像素点都一个真值（标签），相当于每一个像素点的都是一个分类任务softmax，一个图像就有对应像素点个样本。所以分割任务的batch是一个图片，将一个图片最后在所有像素点上的分类loss加起来计算一次梯度的更新。