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深度学习中训练loss一直不变

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深度学习中训练loss一直不变

训练loss一直不变

在之前的文章中,分别做了LeNet,NiNNet,AlexNet,VGGNet的训练测试,在NiN和VGG中,经常遇到训练时loss一直居高不下的原因,网上较为完善的解释一般如下:

我应该属于其中的第四种,反复修改了学习率,损失函数和momentum参数后,跑了很久它终于开始收敛了,数据集大概有60k,在经过两个epoch后,开始收敛,可能是由于心浮气躁,每次测试都只让记录了几个batch参数,每个batch1500张训练图左右,没看到效果,便认为它已经没有进步了放弃了,甚至怀疑自己是否让这个网络参数更新了吗,后面loss终于开始变了以后,才松了一口气,在此记录一下,以便以后查看。

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