Faster RCNN

Faster RCNN训练100轮以后出现这样的损失曲线 是出现了什么问题

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 帮你找了个相似的问题, 你可以看下: https://ask.csdn.net/questions/376411
• 这篇博客你也可以参考下：Faster RCNN 训练中的一些问题及解决办法
• 除此之外, 这篇博客: Faster RCNN超详细入门 02 网络细节与训练方法中的 Faster RCNN的训练 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或者直接跳转源博客中阅读:
  

  

• 您还可以看一下 唐宇迪老师的决胜AI-深度学习系列实战150讲课程中的 faster-rcnn概述小节, 巩固相关知识点
  
• 以下回答来自chatgpt: 很难确定损失曲线异常的具体原因，可能是超参选择不合适，数据集存在问题，模型结构不合理等原因，需要进行一些调试和分析。以下是可能的解决步骤： 1. 检查训练数据集的质量和标注是否准确。可以通过可视化工具对数据集进行检查，确保数据集没有异常值或者缺失值，并且标注准确。如果数据集有问题，需要重新制作或者修复数据集。 2. 检查模型结构和超参选择是否合理。可以参考已有的优秀模型，在这个基础上进行微调，将部分结构替换成更适合当前任务的结构。超参选择需要根据具体问题进行调整，比如学习率的大小、优化器的选择等。 3. 逐渐增加训练轮数，观察损失曲线的变化，尝试找到训练过程中可能出现的问题。当损失曲线异常时，可以查看反向传播的梯度是否存在异常值。 4. 可以尝试使用预训练模型进行fine-tuning，比如使用在大规模数据集上训练好的模型来提取特征，然后进行微调。 5. 可以加入一些正则化方法，比如dropout、weight decay等，来提高模型的泛化能力和鲁棒性。 总之，调试模型需要耐心和细心，需要不断尝试和优化。如果实在无法解决问题，可以求助于同行或者在相关社区发帖求助。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^

1、训练loss出现先飙升后下降，很有可能是优化器optimizer的问题，即预训练模型在保存的时候没有保存optimizer参数，加载预训练模型时候也没有加载optimizer参数。
2、观察训练loss的下降趋势，学习率的设置可能偏低。
3、训练loss没有趋于平稳，也有训练不足欠拟合的可能。
4、验证loss的出现震荡，可能是batchsize过小，尤其是数据量大、分类标签多且模型复杂度高在情况下很容易loss震荡。
5、loss曲线出现的毛刺，也是batchsize的问题，其越小，毛刺越严重。