CTCLoss不下降怎么破？

Question

CTCLoss不下降怎么破？能否帮助一下我，真心请教，卡了好几天了

计算CTCLoss的代码如下：

 data = next(train_iter)
 cpu_images, cpu_texts = data
 batch_size = cpu_images.size(0)
 utils.loadData(image, cpu_images)
 t, l = converter.encode(cpu_texts)
 utils.loadData(text, t)
 utils.loadData(length, l)
 preds = crnn(image)
 preds = preds.log_softmax(2)
 preds_size = torch.IntTensor([preds.size(0)] * batch_size)
# print(preds.shape)      # torch.Size([76, 64, 6464])
# print(text.shape)       # torch.Size([320])
# print(preds_size.shape) # torch.Size([64])
# print(l.shape)          # torch.Size([64])
# exit()
 loss = criterion(preds, text, preds_size, length

训练的loss如下：

Answer 1

【以下回答由 GPT 生成】

对于CTCLoss不下降的问题，可以尝试以下解决方案：

1. 数据预处理：

   • 确保输入数据的标签和预测结果的格式正确。检查标签的编码是否正确，是否与预测结果的维度匹配。
   • 检查数据标签的排序是否正确，确保标签的顺序与预测结果的顺序相匹配。

2. 模型调优：

   • 检查模型架构是否合适。考虑增加网络的层数、调整神经元的数量、调整全连接层的大小等。
   • 检查模型参数是否合理。考虑调整学习率、优化器的选择等。

3. 数据增强：

   • 考虑对训练数据进行数据增强，如随机裁剪、旋转、缩放等方法，增加数据的多样性。
   • 数据增强有利于提供更多样化的输入数据，从而让模型更好地泛化，可能会有助于降低CTCLoss。

4. 权重初始化：

   • 考虑使用适当的权重初始化方法，如Xavier初始化、Kaiming初始化等，初始化方法可能会对模型的训练效果产生影响。

5. 调整训练过程：

   • 考虑调整训练的迭代次数、批次大小等参数，以及使用不同的优化器和学习率调度器。

如果尝试了以上方法仍然解决不了问题，可能需要进一步分析调试模型和数据，以找出问题所在。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^