Потеря валидации уменьшается быстро, а тренировка медленная - PullRequest
0 голосов
/ 28 января 2020

Iam тренировка Unet на данных КТ, содержащих 64 изображения для каждого пациента. Во время тренировок я наблюдаю, что потери при обучении действительно быстро уменьшаются, а потери при обучении уменьшаются очень медленно.

Примерно после 20 эпох потери проверки достоверны, в то время как для того, чтобы потери при обучении сходились, требуется 500 эпох.

Я уже пробовал более глубокую сеть, а также другие скорости обучения, но модель ведет себя так же.

Спасибо за любой совет,

Приветствия,

M

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...