Параметры увеличения изображения в конфигурации для обнаружения объектов и больших потерь при использовании SSD MobileNetv2

Question

Я заметил, что когда я включаю параметры увеличения изображения, как показано ниже, для обучения модели обнаружения объектов, величина потерь невероятно высока, например, 30 КБ и 65 КБ, в отличие от тех случаев, когда я не использую эти параметры

Почему это так?обратите внимание, что я наблюдал это только в течение первых нескольких сотен шагов и не присматривал за моей моделью слишком долго

65K значение потери с этими

data_augmentation_options {
    random_image_scale {
      min_scale_ratio:0.5
      min_scale_ratio:2
    }
  }  
  data_augmentation_options {
    scale_boxes_to_pixel_coordinates {
    }

      }

~ 30K плюс значение потери с этими

data_augmentation_options {
    random_image_scale {
      min_scale_ratio:0.5
      min_scale_ratio:2
    }
  }
  data_augmentation_options {
    random_pixel_value_scale {
    }
  }
  data_augmentation_options {
    random_crop_image {
    }
  }
  data_augmentation_options {
    scale_boxes_to_pixel_coordinates {
    }
  }

Answer 1

Я наблюдал то же самое только вчера и придумал для меня следующее наблюдение.Если вы просто наблюдаете за тренировкой всего за несколько шагов, она не сможет обобщить весь набор тестов так же быстро, как с набором данных без дополнения.Здесь вы должны увидеть расширенный набор данных, подобный большему, с гораздо большей дисперсией.Но здесь информация недоступна с первой эпохи, ей нужно некоторое время, чтобы выявить эту разницу во время обучения.

Так что просто попробуйте тренировать ее дольше и наблюдать за результатом, результаты должны улучшиться.