不收敛的原因有很多,可以按照以下方面排查: 检查一下数据集,训练数据的准确率,人工检查一下数据是否有很多错误,特征是否归一化 简化一下网络结构,先跑benchmark的实验,确保在baseline网络结构和数据集上的收敛结果正确 对于复杂的网络,每次只增加一个改动,确保改动后的网络正确 看一下网络在训练数据上的loss是否下降 ...
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...
1）在caffe中可以在solver里面设置：debug_info: true,看看各个层的data和diff是什么值，一般这个时候那...
这是数据集,自己造的 ShangLe0607 commented Oct 24, 2019 大神你好,能不能指教一下请问我训练的时候出现这问题是咋回事啊, [root@localhost crnn]# python3 train.py Traceback (most recent call last): File "train.py", line 2, in from torch.nn.modules.loss import CTCLoss ImportError: cannot...
function有没有计算错误，调小batch_size会使得loss波动变大，可以选择调小一点loss会有所波动，但是收敛...
目前在做本科毕设，目标检测方向，基础模型用的ssd。一开始我也觉得训练收敛loss应该很小，趋近于0，后来请教导师知道loss稳定就好，loss值趋近多少问题不大。当然这是全部都正常的情况。还有就是模型太小导致欠拟合，可以增加网络深度 另外的就是样本量太小，训练的不够。这个样本量指的是参与到网络训练中的样本量，...
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~
如果模型训练很快陷入停滞或收敛非常缓慢,可以适当增大学习率;如果模型震荡剧烈或者出现不收敛的情况,则需要降低学习率。对于不同的模型和数据集,最佳的初始学习率可能会有所不同。可以通过一些经验法则或者在小数据集上进行快速试验来确定一个大致的范围。2. 学习率衰减策略分段常数衰减:将训练过程分为几个阶段,在...
本发明公开了一种基于WGAN训练收敛的不平衡数据集分析方法,针对不平衡数据集中的少类样本构建包含生成器和判别器的WGAN模型.生成器生成数据,再利用判别器对生成的新数据和原始数据进行判断,进而将判别结果以代价的形式反馈给生成器,使生成器生成与原始数据更相近的新数据.在WGAN模型训练过程中,生成器和判别器交替训练...