Я борюсь с проблемой обучения 3D-данных.Метки в моих данных: 0: фон, {1,2,3,4}, представляющие объект 1 - объект 4 соответственно.
Для трехмерных данных, если вы используете CreateDeformation Layer, который былв патче Caffe-Unet есть параметр как random_offset_range_from_ignore_label.Если я не ошибаюсь, эта опция позволяет назначить метку для выборки патча субтома.[Если я ошибаюсь, пожалуйста, исправьте меня]
Мой вопрос здесь можно объединить в два, и они как-то связаны: я подготовил два набора данных:
- без игнорируемой области и,
- с игнорируемой областью (я определил 10 пикселей с двух сторон ширины во всем объеме, который нужно игнорировать, и я дал значение: «5» для границ 10 пикселей)
1) без определения игнорируемой области я присвоил следующие значения random_offset_range_from_ignore_label : 6 и в слое SoftmaxWithLoss loss_param { ignore_label: 5 }, которого у меня нет ни одной из этих меток в этом наборе данных.Кажется, что тренировка в порядке и опробована на тестовом наборе;выход был довольно хорошим.
ОДНАКО,
2) однажды я тренирую ту же модель на вторых данных со следующей настройкой игнорирования меток [которая составляет 5 10-пиксельные границы справа и слева от объема],
random_offset_range_from_ignore_label : 0 и в слое SoftmaxWithLoss loss_param { ignore_label: 5 }
Я получаю это, которое, кажется, не тренируетсявсего: 
Начальная точность равна 0.396653, которая достигает 1000 * после 1000 итераций.это выглядит нормально для обучения.
Я был бы очень признателен за помощь в интерпретации этих кривых тренировок.
- Какую метку следует учитывать для
CreateDeformation Layer? num_output: 5 для слоя классификации.Должен ли я изменить его на 6, как только я проигнорировал область во втором случае?
Ваш опыт в оказании помощи мне очень важен.Спасибо