YOLOV5训练只有验证集box_loss在上升，而且数值很大

求问一下解决思路。用的是YOLOV5-face进行训练。
train的三个loss都在下降，val的obj_loss和cls_loss都在下降，但是val的box_loss一直在上升，而且数值已经飙到0.8+了。该怎么样调整网络才能让它收敛呀

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可能是由于过度拟合导致的，您可以尝试一些以下方法：

  1. 增加数据： 如果您的数据集较小，可以通过增加数据集的大小来改善模型的泛化能力。您可以尝试通过在现有数据中进行数据扩充，或者收集更多的数据。

  2. 增加正则化项：添加正则化项可以防止模型训练时过度拟合。您可以尝试添加L1或L2正则化项，并且可以适度增大正则化因子的权重值。

  3. 采用不同的优化器：您可以尝试更换不同的优化器，如Adam、RMSprop等，使模型能够更好地收敛。

  4. 调整学习率： 调整学习率以平衡模型的训练和收敛速度。您可以尝试降低学习率或采用学习率衰减策略，如余弦退火策略等。

  5. 减少训练时的批次大小：减少批次大小可以减少训练时候的波动，让训练更加稳定。

希望以上方法有所帮助。

博主找到原因了嘛，我也同样有这个问题，如果解决了的话还请赐教！