caffe訓練網路時loss突然增大並維持在86.3333333的問題解決
caffe中loss表示網路的收斂情況。loss不斷變小表示網路是收斂的,正常情況下,loss會小到零點幾的一個數之後上下波動。
造成loss突然增大並一直不降,可能的原因有很多種。大體如下:
- 資料本身雜亂無章,並不收斂。這種情況一般需要增大資料樣本的數量,或者剔除訓練樣本中的髒資料,保證訓練樣本的質量。
- 網路的學習率太大,需要調小學習率。
- 在caffe的分類中,類別的劃分為0,1,2,3...如果不是這種劃分方法,則會導致loss持續在83.3333333。(我一開始就把分類寫成了1,2,3,...,結果訓練半天網路不收斂)
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