Learning rate不合适,如果太大,会造成不收敛,如果太小,会造成收敛速度非常慢。学习率设定不合理。在自己训练新网络时,可以从0.1开始尝试,如果loss不下降的意思,那就降低,除以10,用0.01尝试,一般来说0.01会收敛,不行的话就用0.001. 学习率设置过大,很容易震荡。不过刚刚开始不建议把学习率设置过小,尤其是在训练的...
1.可能导致训练网络不收敛的几个原因: (1)没有做数据归一化; (2)没有检查过预处理结果和最终的训练测试结果; (3)没有做数据预处理; (4)没有使用正则化; (5)Batch Size设的太大; (6)学习率设的不合适; (7)最后一层的激活函数错误; (8)网络存在坏梯度,比如当Relu对负值的梯度为0,反向传播时,梯度...
到这里,FCN训练不收敛的原因已经完全暴露:在于没有对反卷积层参数做正确的初始化操作。解决方案是,按照官方提供的代码配置程序并使用solve.py运行程序。 那么,该怎么进行FCN训练程序的配置呢?笔者下面以fcn8s配置为例来讲解一下: 在讲解之前先说一句,在配置FCN源码的过程中,博主Darlewo的FCN训练自己的数据集及测试...
如果没有用的话，就换一个优化算法。如果你的损失函数或者激活函数用的不对的话也会出现这样的情况。
当然也有可能是训练的时间不够长。请尝试训练更多的epochs，有可能测试集精度会进一步上升。因为不清楚你的loss用的是什么，我看到你的loss似乎才1.8左右，如果是交叉熵这种loss，那么很可能是你训练得还不够长，loss还能够更低一点，建议训多50个epoch再看看？祝好运~
1.网络设定不合理。 如果做很复杂的分类任务,却只用了很浅的网络,可能会导致训练难以收敛。应当选择合适的网络,或者尝试加深当前网络。总体来说,网络不是越深越好,开始可以搭建一个3~8层的网络,当这个网络实现的不错时,你可以考虑实验更深的网络来提升精确度。...
本文从数据与标签、模型以及如何通过train loss与test loss分析网络当下的状况三个大方面去总结了神经网络训练过程中不收敛或者训练失败的原因。 在面对模型不收敛的时候,首先要保证训练的次数够多。在训练过程中,loss并不是一直在下降,准确率一直在提升的,会有...
Learning rate不合适,如果太大,会造成不收敛,如果太小,会造成收敛速度非常慢。学习率设定不合理。在自己训练新网络时,可以从0.1开始尝试,如果loss不下降的意思,那就降低,除以10,用0.01尝试,一般来说0.01会收敛,不行的话就用0.001. 学习率设置过大,很容易震荡。不过刚刚开始不建议把学习率设置过小,尤其是在训练的...
Learning rate不合适,如果太大,会造成不收敛,如果太小,会造成收敛速度非常慢。学习率设定不合理。在自己训练新网络时,可以从0.1开始尝试,如果loss不下降的意思,那就降低,除以10,用0.01尝试,一般来说0.01会收敛,不行的话就用0.001. 学习率设置过大,很容易震荡。不过刚刚开始不建议把学习率设置过小,尤其是在训练的...
1.网络设定不合理。 如果做很复杂的分类任务,却只用了很浅的网络,可能会导致训练难以收敛。应当选择合适的网络,或者尝试加深当前网络。总体来说,网络不是越深越好,开始可以搭建一个3~8层的网络,当这个网络实现的不错时,你可以考虑实验更深的网络来提升精确度。从小网络开始训练意味着更快,并且可以设置不同参数观察...