验证损失在Resnet中未更改
在ResNet中，验证损失未更改是指在模型的验证阶段，损失函数没有发生变化。ResNet是一种深度残差网络，用于解决深度神经网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。
验证损失是在模型训练过程中用于评估模型性能的指标之一。通常，在每个训练周期结束后，我们会使用验证数据集来计算模型在该数据集上的损失。如果在ResNet中，验证损失未更改，意味着模型在验证数据集上的性能没有改善或恶化。
这可能有以下几种原因：
- 模型已经达到了性能的瓶颈：在模型训练过程中，模型可能已经达到了最佳性能，无法再进一步改善。这种情况下，验证损失可能会保持不变。
- 学习率设置不当：学习率是控制模型参数更新的重要超参数。如果学习率设置过大或过小，都可能导致模型无法收敛或收敛速度过慢，从而验证损失未更改。
- 数据集问题：验证数据集可能存在问题，例如数据质量低、标签错误等，导致模型无法从中学习到有效的特征，进而验证损失未更改。
针对验证损失未更改的情况，可以采取以下措施：
- 调整模型结构：尝试改变ResNet的层数、残差块的数量或其他结构参数，以提高模型的表达能力和性能。
- 调整超参数：重新评估学习率、正则化参数等超参数的设置，以找到更合适的数值，帮助模型更好地收敛。
- 检查数据集：仔细检查验证数据集，确保数据质量和标签准确性，如果有问题，及时修复或更换数据集。
- 增加训练数据：如果验证损失未更改，可能是由于训练数据量不足导致的。可以尝试增加训练数据量，以提高模型的泛化能力。
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验证损失在Resnet中未更改
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data_array[:, :, :, index]))/(np.max(data_array[:, :, :, index]) - np.min(data_array[:, :, : ,index])) 用于训练、验证和测试的拆分0.2, horizontal_flip=True,gen.fit(x_train) 然后我使用RESNET训练数据，如下所示： img_height,img_width = 178, 178
n
浏览 37提问于2021-06-29得票数 0
3回答
我使用Tensorflow对象检测API来检测和定位图像中的一类对象。为此，我使用了预先训练过的faster_rcnn_resnet50_coco_2018_01_28模型。在训练模型后，我想要检测不足/过拟合。我看到了训练的损失，但是在评估了Tensorboard之后，只显示了mAP和精度指标，而没有损失。
这是否有可能在Tensorboard上策划一个验证损失？
浏览 1提问于2018-10-17得票数 2
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我在训练CNN来解决三级图像分类问题。我的训练损失平稳地减少了，这是预期的行为。然而，我的验证损失显示出很大的波动。📷附加信息:我正在微调一个Resnet-18的最后一层，它是在ImageNet数据上接受过PyTorch预培训的。我必须指出，我在训练阶段使用了一个加权损失函数，因为我的数据非常不平衡。然而，为了绘制损失图，我使用未加权<
浏览 0提问于2018-05-02得票数 10
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迁移学习中的模型微调
、、、、
训练和验证损失接近1.9，但模型一个时期大约需要8小时。我需要快速的结果，所以我开始尝试迁移学习。我读到一篇论文，说Resnet-18在任务中表现很好，所以我首先使用了Resnet-18。然后我使用了Resnet-50，目前，我正在研究它。我尝试通过手动更改学习率进行微调，尝试使用不同的优化器Adam、SGD。使用学习率衰减。我的模型开始过拟合，所以我在训练数据中添加了dropout，图像增强，并再次添加了weight_decay，因为它仍然过拟合。现
浏览 17提问于2020-10-02得票数 0
我有两种性能比较的型号，一种是ResNet-9型，另一种是VGG-16型.它们正被用于图像分类。它们在同一测试集上的准确性如下：VGG-16 = 97.90%的准确度
然而，从他们在训练过程中的损失曲线(如图所示)，我看到VGG-16比ResNet-9有更高的损失。我对VGG-16和ResNet-9都使用torch.nn.CrossEntropyLoss()。我本以为<em
浏览 10提问于2022-09-05得票数 0
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我正在使用resnet在mnist数据集上构建一个模型。实际上我需要一些图表来处理。完整的代码是。我需要的图表是，
我拿到了前两张图。但我没能把剩下的画出来。当我试图绘制它们时，会发生以下情况。我建立了一个类来存储这4个值(验证损失、训练损失、验证准确性、训练准确性)。代码如下所示。self.val_acc.append(
浏览 3提问于2020-11-18得票数 0
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我正在尝试在Keras中进行迁移学习。batch_size=64, validation_split=0.2,训练准确率在十个左右的时期后接近100%，但验证准确率实际上从50%左右下降到30%，验证损失稳步增加。预测的输出：
resnet = ResNet50(include_top=False, pooling='avg'
浏览 1提问于2019-04-06得票数 1
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我试图用Python中的ResNet50 (keras)来进行图像识别。我试着用VGG16完成同样的任务，我得到了一些类似的结果(对我来说似乎没问题)：。随着每一步的发展，训练和验证精度/损失函数越来越好，网络必须学习。在这两次中，我都使用了相同的代码和数据，只更改了模型。那么，ResNet50只对培训数据进行学习的原因是什么呢？我的ResNet</e
浏览 3提问于2020-04-15得票数 6
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当我绘制验证图时，训练的丢失和准确性。看起来损失函数图看起来不错，但是验证的准确性太差了。，我在这里怀疑一些东西，我基本上是从视频(20 fps)中提取帧。验证准确性波动的原因可能是因为我可能会从培训中得到一些相同的框架，以反映在测试和验证中？是因为这个吗？如果没有，请告诉我原因是什么，以及有什么可以更好地改进这一点。np.array([123.68, 116.779, 103.939], dtype="float32")
trainAug.mean
浏览 2提问于2021-03-10得票数 0
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负损耗，100%准确度
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我在迁移学习中使用了预先训练过的resnet50模型。但是，每当我符合我的模型，它给我100%的准确性，100%的验证准确性，在每一个时代的损失和验证损失为负。我使用的模型如下： model = Sequential()
model.add(ResNet50(include_top = False, pooling
浏览 0提问于2020-04-19得票数 2
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= True
model_resnet.add(resnet) epochs=20我想计算每一个时代的验证精度，所以我写了这样的东西
model_path = f"/content/weights" + "{val_accuracycallbacks=[
浏览 1提问于2022-07-26得票数 0
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每次我训练一个模型，我记录训练损失，验证损失，验证精度和验证召回。
最近，我从EfficientNet转向了基于ResNet的模型。这两个模型都是预先训练的，所以权值初始化是确定性的。在旧的模型中，我用完全相同的参数进行了5个实验(每个实验5倍)，只改变了种子，得到了大约0.001标准偏差的验证损失。在新模型下，我进行了3个实验(也是5倍)，参数完全相同，验证损失
浏览 0提问于2020-11-26得票数 4
我在Audioset2017数据集上训练ResNet50，在训练和验证结果时使用tensorflow，我的损失函数波动，总体趋势是下降的，但我担心这一点。这些是我的训练和验证(Eval)损失和其他指标图片(来自tensorboard)。
浏览 11提问于2017-12-08得票数 2
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我一直在尝试用转移学习的方法来检测植物病害。我首先选择了ResNet50。我还做了一个基线模型，也就是CNN模型。在resnet50中，我使用了交叉熵损失，并对模型进行了30个历元的训练。初期1次损失为112.5250次，训练损失为87.512次。但是，在最后一个时期，验证损失为2.1660，验证损失为1.8905，验证精度为0.995。
浏览 0提问于2021-05-22得票数 1
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我应该选择哪种学习率？
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我在2d图像上训练一个分割模型，Unet++，现在我正在寻找最优的学习速度。模型的主干是Resnet34，我使用Adam优化器，损失函数是骰子丢失函数。：验证损失和训练损失似乎下降缓慢。然而，验证损失并不是振荡的(它几乎总是在减少)。验证和训练损失在前2/3年代迅速下降。经过6或7个周期后，验证损失再次增加。📷我有几个问题(希望不要太多
浏览 0提问于2020-11-13得票数 3
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我使用了30,000张图片进行培训(10%验证)和7,500张测试图像。作为一种模型，我使用的是预培训的ResNet34 on ImageNet。在运行该模型时，训练损失降低到0.043轮，验证损失上升到2.199，测试准确率达到55.56%。我试图通过以下几种方法来防止这种过度的情况：->验证损失在开始时有所减少，但在6个年代之后又开始上升。#尝试2:我在整个模型中添
浏览 2提问于2020-07-09得票数 0
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我正在使用Keras预先训练的模型ResNet50来训练我自己的数据集，它只包含一个用于测试的图像。首先用我的图像对模型进行评估，得到了0.5的损失和1的精度，然后对模型进行拟合，得到了6的损失和0的精度。我不明白为什么推理和前向传播的损失不匹配。在Keras中，推理和前向传播的行为似乎是不同的。model = ResNet50(weights='imagenet')
img
浏览 1提问于2019-10-12得票数 1
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我在我的数据集上使用tensorflow对象检测api。我使用的是ssd-resnet50-fpn模型。在训练过程中，我看到分类损失和本地化损失已经收敛，但总损失仍在减少。另外，总损失也不是分类损失和定位损失的总和。任何关于为什么会发生这种情况的想法。我正在使用object_detection/ train.py /文件夹中的遗留文件来训练我的数据集。
浏览 11提问于2020-02-25得票数 0
我们使用我们自己的数据集，使用14000张图像作为训练集，5261张图像作为验证集，尝试了使用Keras ResNet50应用程序(Tensorflow作为后端)的迁移学习。对于训练和验证，我们得到的训练结果在损失和准确性方面都有很大的不同。keras.applications.resnet50 import ResNet50
from keras.applications.resnet50 import preprocess_input，但我们就是不能理解，当训练和<
浏览 2提问于2018-05-22得票数 3
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为了开发二进制分类器，我正在微调一个ResNet18模型以区分两类图像。当训练精度(以及潜在的验证精度)曲线平缓时，overfitting).Check proceeds.Interrupt的验证精度和训练精度均随着训练精度的提高而增加，寻找训练损失和验证损失均随训练进度而减小的作为参考，您可以查看所附图像中的
浏览 2提问于2022-08-16得票数 2
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