私はFCN32で黒いイメージを取得しています

Question

FCN32を自分のデータの最初から訓練しましたが、残念ながら出力として黒いイメージが表示されています。ここに損失曲線があります。 このトレーニングの損失曲線が正常であるかどうか、または私が何か間違っているかどうかはわかりません。

本当にありがとうございます。そして、

1. なぜ出力が黒い画像ですか？
2. ネットワークがオーバーファイティングですか？
3. Deconvolutionレイヤーのlr_mult値を変更する必要がありますか？0 から他の値に変更しますか？ どうもありがとう

編集： 私は0 から3 に、Deconvolution層にlr_mult値を変更し、次はsolverを示しています

test_interval: 1000 #1000000 
display: 100 
average_loss: 100 
lr_policy: "step" 
stepsize: 100000  
gamma: 0.1 
base_lr: 1e-7 
momentum: 0.99 
iter_size: 1 
max_iter: 500000 
weight_decay: 0.0005 

私は、次のtrain-を得ましたもう一度私は黒いイメージを得ています。私は間違いが何で、なぜこれがこのように振る舞っているのか分からない。ありがとう

Answer 1

トレーニングデータにあまりにもフィットしているかどうかを確認する簡単な方法があります。トレーニングデータを予測し、出力を確認するだけです。これが目的のアウトプットと非常に似通っているか等しい場合は、オーバーフィットしているので、おそらくドロップアウトと重量の正則化を適用する必要があります。

トレーニングデータの出力も黒い場合は、ラベルまたは最適化メトリックが間違っている可能性があります。

Answer 2

デコンボリューション層のlr_multの値を0から他の値に変更する必要がありますか？

lr_mult = 0は、この層は（source、source 2）学習しないことを意味します。そのレイヤーを学習させるには、それを正の値に設定する方がよいでしょう。あなたの初期化に応じて、これは画像が黒い理由である可能性があります。