【发布时间】：2021-03-11 10:00:42
【问题描述】：
通常，当模型过拟合时，验证损失会上升，而训练损失会从过拟合点下降。但就我而言，训练损失仍然下降，但验证损失保持在同一水平。因此验证准确度也保持在同一水平，但训练准确度上升。我正在尝试使用 UNet 从 3D 卷重建 2D 图像。当我尝试从 2D 图像重建 3D 体积但损失更高且精度更低时，行为也是如此。有人可以解释为什么验证损失没有从过度拟合的角度下降的曲线吗？
【问题讨论】：
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请不要在您的问题中包含图片链接。
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你的训练损失还是太高了。但是在包含一些代码之前很难说出原因。
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是的，这是因为 SSIM。这不是交叉熵损失之类的东西。我也是第一次发帖。所以我不知道如何包含图像。我上传了图片，它是作为链接提供的。
标签： python pytorch unity3d-unet