用keras做fcn,loss函数不拟合,是什么原因?

Anaconda 提问于 2周前

用keras做fcn,数据是vaihingen,每张图片用128*128大小的滑动窗口裁剪出图像块,最后加起来训练图像5万4千多张,验证图像1万3千多张。这是数据。

网络结构用的unet,6分类问题。label做了to_categorical处理成6维的one-hot二维图像。最后一层激活函数softmax,交叉熵categorical_crossentropy,评价函数categorical_accuracy.

训练时,训练和验证的loss都是103浮动,没法收敛。调整了初始权重,loss有的时候上升到340多,仍然无法收敛。

求大神分析一下!

回答 1
1 个回答

按照正常的逻辑,loss至少应该是下降的趋势。这种属于网络不work,建议检查网络结构和细节,从输入起,打印中间变量,检查,尤其要注意loss函数环节,loss函数的输入是否正确以及loss函数的形式(幂次可尝试着调整)。

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