编辑：发现问题。我忘了在创建数据集时添加自定义类。业余的错误，但是将其留给那些犯类似错误的人。
在成功遵循NVIDIA提供的KITTI教程后，我开始尝试在我自己的数据集上运行DIGITS。问题是，在启动后几乎立即，列车和验证的损失范围直接几乎为零，在10e-4损失的范围内。
This is a picture of the loss as a function of the epoch (account is too new to embed image).
额外细节：
- ~900个训练图像和~300个验证图像（注意：我被朋友告知他让它使用这个数据集，所以我不相信图像的数量是问题）
- 图像非常简单，包含大多数普通背景下的汽车模型。
- 我必须通过从训练数据中获取图像/标签来创建验证数据
- 我使用的模型是DIGITS object detection tutorial.
中提到的DetectNet模型
- 我使用了教程中提到的GoogLeNet预训练模型。
我尝试了什么：
- 更改超参数似乎无效
- 如前所述，运行模型超过1个纪元不会改变任何事情（损失范围保持接近于零）
