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做图像分类的时候,loss不降
_Raymond_
2021-04-08 10:41:40
二分类。损失=In2=0.69。
五分类。损失=In5=1.60。
损失函数是交叉熵。
torch 架构。
网络是vgg 16。
试了一下网上的方法,不是权重初始化的问题。
大佬们有没有思路。
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做图像分类的时候,loss不降
二分类。损失=In2=0.69。 五分类。损失=In5=1.60。 损失函数是交叉熵。 torch 架构。 网络是vgg 16。 试了一下网上的方法,不是权重初始化的问题。 大佬们有没有思路。
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python 关于训练集
loss
不降
问题的经验分享
如何尽量避免这种问题的出现: 大部分情况是函数默认参数不同、或者是代码所处环境不同产生的bug 1. 使用相同的环境:系统、库的版本要一致 2. 设定固定的随机种子,可以规避一些不确定性问题 3. 在函数调用时主动填写默认参数(后续看代码也方便)
Loss
不下降的原因及其解决方法
在训练Bert+Classifier的时候遇到了问题都是在训练的过程中
loss
基本保持常数值,特此记录一下。
图像分割中的Dice
Loss
本文只总结我对Dice
Loss
的一些理解 1、首先简单介绍一下,这个不多说,详细如知乎所讲。 Dice 定义为2倍交集/和, 范围在[0,1]: Dice
Loss
取反或者用1-,定义为: 2、Dice
Loss
与 BCE 的结合各自的作用。 Dice
Loss
与交叉熵经常搭配使用,具有以下优点: 1)Dice
Loss
相当于从全局上进行考察,BCE是从微观上逐像素进行拉近,角度互补。 2)当出现前后景极不均衡情况时。如一个512*512的图片只有一个10*10的分割样例。BCE
[深度学习]
loss
不下降的解决方法
链接:https://blog.ailemon.me/2019/02/26/solution-to-
loss
-doesnt-drop-in-nn-train/ 当我们训练一个神经网络模型的时候,我们经常会遇到这样的一个头疼的问题,那就是,神经网络模型的
loss
值不下降,以致我们无法训练,或者无法得到一个效果较好的模型。导致训练时
loss
不下降的原因有很多,而且,更普遍的来说,
loss
不下降一...
如何解决神经网络训练时
loss
不下降的问题
当我们训练一个神经网络模型的时候,我们经常会遇到这样的一个头疼的问题,那就是,神经网络模型的
loss
值不下降,以致我们无法训练,或者无法得到一个效果较好的模型。导致训练时
loss
不下降的原因有很多,而且,更普遍的来说,
loss
不下降一般分为三种,即:训练集上
loss
不下降,验证集上
loss
不下降,和测试集上
loss
不下降。
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