Я тренировал полностью сверточную сеть для сегментации изображения, а затем выполнял анализ связанных компонентов, чтобы перечислить определенные объекты в изображении. Я оцениваю этот анализ, используя точность и отзыв.
Проблема в том, что каждый раз, когда я тренируюсь, я получаю другую точность и вспоминаю о своем тестовом наборе. Иногда сеть сегментирует объект, а иногда игнорирует его. Почему это?
Я тренируюсь для одного и того же количества эпох, все гиперпараметры остаются одинаковыми - все, что я делаю, - это буквально набираю повторный прогон и сравниваю результаты между прогонами. Тем не менее, моя точность варьируется от 10 до 20% при каждом проходе. И мой отзыв варьируется на 5-10% каждый проход. Кстати, все показатели потерь / точности / IoU все время сходятся к одному и тому же значению.
У меня сложилось впечатление, что сверточные сети обычно детерминированы. Что может быть причиной того, что моя сеть ведет себя таким образом и как мне противодействовать этому?