Caffe损失从开始到结束都不会减少

Question

这是我第一次使用纸张构建网络，当我开始训练直到数千次迭代时，损失不会减少，相反，它会一直波动，无论我将base_lr变为多小，如0.0001或0.0000001.I怀疑数据与正确的标签不匹配，但如何检查或解决方案是什么？这个网是关于人群密度估计，数据和标签都是图片。我首先使用matlab生成密度图（标签）并按顺序命名，然后创建lmdb。

以下是我为数据命名的方式：    

以下是我如何命名我的标签：  

这是解算器。

net: "/media/lenovo/KINGSTON/UCF_CC_50/UCF_train_test.prototxt"
test_iter: 1
test_interval: 10
base_lr: 0.00001
momentum: 0.9
weight_decay: 0.004
lr_policy: "inv"
gamma: 0.0001
power: 0.75
display: 100
type:"SGD"
max_iter: 20000
snapshot: 2000
snapshot_prefix: "/media/lenovo/KINGSTON/UCF_CC_50/"    
solver_mode: GPU