数据集变大效果更不好了

Question

本来提取图像边缘来着，结果发现验证集一片黑，试着把训练集减小之后，验证集就可以提取边缘了，怎么回事啊

p1训练集200张到一万张都是全黑
p2训练集100张正常提取

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

根据您提供的信息，似乎您在计算机视觉任务中遇到了一个问题，即当数据集变大时，模型的表现反而变差，特别是在尝试提取图像边缘时。这种情况可能有多种原因，以下是一些可能的解释和建议的解决方案：

1. 数据质量问题：当数据集增大时，可能包含了更多质量不高或者与任务不相关的图像。这可能导致模型在训练过程中受到干扰，从而表现不佳。检查训练集中的图像质量，确保它们都与任务相关，并且质量良好。
2. 数据分布问题：随着数据集增大，数据的分布可能变得更加复杂。如果验证集和训练集之间的数据分布差异较大，模型可能在验证集上的表现不佳。考虑检查数据集的分布，确保训练集和验证集之间的相似性。
3. 过拟合问题：当数据集增大时，模型可能会尝试适应每一个细节，导致过拟合。这可能导致在训练集上的表现很好，但在验证集上的表现不佳。为了解决这个问题，您可以考虑使用正则化技术、增加模型的复杂性或使用其他防止过拟合的技术。
4. 训练策略问题：对于大型数据集，可能需要更长的训练时间或不同的训练策略。考虑调整您的训练策略，例如增加迭代次数、使用不同的优化器或学习率策略等。
5. 模型容量问题：当数据集增大时，可能需要一个更大容量的模型来处理更多的数据。考虑增加模型的复杂性或深度，以更好地适应更大的数据集。
6. 特定情况下的表现问题：对于您提到的“p1训练集200张到一万张都是全黑”，这可能意味着模型在尝试处理这种特定情况时遇到了困难。在这种情况下，您可能需要更仔细地检查数据集，并考虑如何处理和标记这些特殊图像。此外，使用专门为处理这种特殊情况设计的模型或技术可能会有所帮助。

为了更好地帮助您解决问题，如果能提供更具体的图像示例和当前的模型架构、训练策略等详细信息，可能会更有帮助。这样我可以更准确地分析问题的原因，并给出更具体的建议。