在ENet-SAD训练时, train_loss下降并趋于不变 val_loss上升

Pluto_cc 2020-12-05 10:41:54

试了各种方法了包括调小学习率、增加车道线的权重等

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本文系统介绍CVPR 2020提出的deocclusion场景去遮挡模型的完整训练流程，涵盖环境部署、核心参数配置（如PConvUNet主干、hole损失权重6.0、batch_size与学习率设置）、分布式训练与断点续训、基于SAD/MSE/Gradient Loss等指标的性能评估，以及损失权重调整、学习率衰减和数据增强等关键调优策略，适用于遮挡重建任务的深度学习实践。

卷积神经网络（CNN）是深度学习的基石，而VGG16作为经典教科书模型，以3×3小卷积核堆叠和固定池化结构诠释了‘深度即表达力’的核心思想。其设计背后涉及感受野等效性、参数量优化与非线性增强等关键原理，技术价值在于为图像特征提取提供了稳定、可复现的工程范式。广泛应用于迁移学习、人脸表情识别（FER-2013）、医学影像分类等场景。本文聚焦PyTorch底层实现，深入解析feature map尺寸精确计算逻辑与3×3卷积堆叠机制，帮助开发者建立从理论公式到张量shape变化的完整链路认知。

本文通过一个仅20万参数、2层、序列长≤32的极简Transformer模型，深入剖析自注意力机制的本质：三步矩阵运算（QK^T缩放、masking、加权求和），并厘清LayerNorm与残差连接的协同作用。模型剔除Dropout、bias、可学习位置编码等非核心组件，全程可调试、可可视化，强调教学透明性与结构可验证性，专为理解Transformer底层原理而设计。

本文基于消费级脑电设备（如Muse S）和DREAMER数据集，详细阐述了使用TSception模型进行多类别情绪识别（愉悦、悲伤、紧张、平静）的完整技术路径。重点解析了TSception针对EEG高噪声、低信噪比、强个体差异特性的时空双通道卷积设计，涵盖数据预处理（按被试独立标准化、防数据泄露）、模型参数物理意义（采样率/电极数/时间窗的耦合关系）、TorchEEG生态高效复用、K折跨被试交叉验证（76.2%±2.1%准确率）及典型工程问题（设备不一致、标签维度冲突、准确率停滞）的排查方法。

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