语义分割，小白求助，训练出来的模型0值偏多该怎么解决？

项目

数据集

课程

比赛

模型库

活动

论坛

访问飞桨官网

项目

数据集

课程

比赛

模型库

活动

论坛

访问飞桨官网

栗栗子灬发布于2022-01

模型用相同的超参数和网络进行训练。有时候训练出来的网络输出的预测结果是比较正常的（没有大面积0值），但大多数时候训练出来的网络预测出来的结果大面积都是0值。这是什么原因导致的？该如何解决呢？

0

收藏

回复

全部评论(3)

十进制到二进制

#2 回复于2022-01

一般是参数的问题，调小学习率，增加激活函数和dropout试试

1

回复

栗

栗子灬

#3 回复于2022-02

十进制到二进制 #2

一般是参数的问题，调小学习率，增加激活函数和dropout试试

谢谢大佬，新年快乐！我这就去试试。

0

回复

奔向未来的样子

#4 回复于2022-02

模型用了预训练参数么？

从与训练的模型去跑会稳定一些

关键还是学习了和优化方法，如果不稳定，就用sgd或者adam，学习率小一点，不容易崩

0

回复