FCN32에서 검은 색 이미지가 나타납니다.

Question

FCN32를 처음부터 교육 했으므로 불행히도 검은 색 이미지가 출력됩니다. 다음은 손실 곡선입니다. 이 트레이닝 손실 곡선이 정상인지 아닌지, 또는 내가 잘못했는지 여부를 알지 못합니다.

정말 고맙습니다. 및

1. 왜 출력이 검은 색 이미지입니까?
2. 네트워크가 잘 맞지 않습니까?
3. 0 에서 Deconvolution 레이어의 lr_mult 값을 다른 값으로 변경해야합니까? 덕분에 많은

편집 : 나는 3 에 0 에서 Deconvolution 계층의 lr_mult 값을 변경하고, 다음은 solver 보여줍니다 : 나는 다음 기차 -을 가지고

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 

을 손실 곡선 그리고 다시 나는 검은 이미지를 얻고있다. 나는 실수가 무엇인지, 왜 이런 행동을하는지, 누군가가 아이디어를 공유 할 수 있었는지를 모른다. 감사합니다

Answer 1

훈련 데이터가 너무 적합하거나 알고리즘에 이상이 있는지 쉽게 확인할 수 있습니다. 교육 자료를 예측하고 결과를 살펴보십시오. 이것이 매우 비슷하거나 원하는 출력과 같으면 오버 핏팅을하는 것이므로 드롭 아웃 및 무게 정규화를 적용해야 할 것입니다.

출력이 학습 데이터에서 검은 색이면 레이블 또는 최적화 측정 항목이 잘못된 것입니다.

Answer 2

Deconvolution 레이어의 lr_mult 값을 0에서 다른 값으로 변경해야합니까?

lr_mult = 0

이 층 ( source, source 2)를 알아 않는 것을 의미한다. 해당 레이어가 학습하기를 원한다면 긍정적 인 값으로 설정하는 것이 좋습니다. 초기화에 따라 이미지가 검은 색이되는 이유가 될 수 있습니다.