如何改进 FCN32 的语义分割学习？

Question

我已经为我的数据从头开始训练 FCN32 进行语义分割，我得到了以下输出：

可以看出，这不是一个很好的学习曲线，表明数据训练不当。 solver如下：

net: "train_val.prototxt"
#test_net: "val.prototxt"
test_iter: 5105 #736
# make test net, but don't invoke it from the solver itself
test_interval: 1000000 #20000
display: 50
average_loss: 50
lr_policy: "step" #"fixed"
stepsize: 50000 #+
gamma: 0.1  #+
# lr for unnormalized softmax
base_lr: 1e-10 
# high momentum
momentum: 0.99
# no gradient accumulation
iter_size: 1
max_iter: 600000
weight_decay: 0.0005
snapshot: 30000
snapshot_prefix: "snapshot/FCN32s_CNN1"
test_initialization: false
solver_mode: GPU

将学习率改为0.001后，情况变得更糟： 我想知道我可以做些什么来改善培训？谢谢

Answer 1

您可以尝试改变学习率。好的值通常在 0.1 到 0.0001 之间。