UNET тренировка: точность начинается с 0,99

Question

Я пытаюсь выполнить некоторую сегментацию изображения, используя UNET (аналогично это , но 2D). Тем не менее, точность начинается очень высоко даже в начале эпохи 1.

32/3616 [..............................] - ETA: 4:59:02 - loss: 0.6761 - accuracy: 0.9964
64/3616 [..............................] - ETA: 5:02:32 - loss: 0.4355 - accuracy: 0.9966

Это нормально? Мне кажется, что он не учится!

Какой из них является показателем обучения; потеря, точность или и то и другое?

ps: я использую ЦП, попробую на тренировках ГП ускорить.

Answer 1

Вы, вероятно, имеете дело с несбалансированным набором данных. Ваша сеть может иметь точность 99%, когда структуры, которые вы пытаетесь сегментировать, малы (и занимают, например, 1% изображения). Затем, если ваша сеть прогнозирует только 0 с, вы получите точность 99% (поскольку будет правильно прогнозировать 99% «пустых» пикселей).

Для отслеживания вашей сети следует использовать более информативные метрики производительность, в том числе оценка костей.

Потеря здесь - лучший показатель обучения.

Кроме того, тренировка U- Net для реальных задач с ЦП будет практически невозможна (потребуется недели-месяцы). Вы должны использовать графический процессор для хорошей производительности.