复现时准确率很低出现了什么问题？

Question

我在复现ssasnet这个模型，在使用自己的数据集进行肿瘤分割时准确率只有百分之五十，全监督准确率在百分之七十多
求问各位出现这种情况的原因是什么呢？一般这种模型分割效果准确率都有百分之七八十吧，为什么这个这么低啊，而且全监督的结果就和一般公用数据集比较近似
请问我改怎么检查是哪有问题呢
(我分割的肾脏肿瘤)

Answer 1

出现准确率很低的几个可能原因:

1. 数据不规范。自己的数据集可能存在标注错误、数据不均衡等问题,这会对模型训练产生很大影响。增加数据量并不能解决这类问题,建议检查数据集质量。
2. 模型结构或参数设置不当。模型 hyperparameters 调节不当,如学习率、 epoch 数等,会导致模型效果不佳。可以尝试调整模型结构和参数,找到最优解。
3. 过拟合问题。如果训练集准确率很高但测试集准确率很低,很有可能是过拟合。可以采取正则化手段防止过拟合,如数据增强、dropout 等。
4. 数据集与模型不匹配。自己的数据集属性与原论文使用的数据集不同,模型效果难以复现。这时需要根据自己的数据集重新选择模型结构或调整部分参数。
5. 其他原因。如代码 bug、框架版本问题等也会导致准确率下降。建议仔细检查代码和环境。
   解决办法:
6. 检查数据集,找出并修复问题。比如画出错样本,人工检查标注,对数据分布进行统计分析等。
7. 调整模型结构和参数,尝试不同的网络结构、学习率、epoch 数等,找到最优设置。
8. 使用正则化手段提高模型泛化能力,如数据增强、dropout、L2 正则化等。
9. 需要的话,重新选择模型或调整部分结构和参数以匹配自己的数据集。
10. 仔细检查代码和环境,找出潜在问题并解决。