从头开始训练Inception V2-分叉

Question

作为一项学习练习，我正在使用Kaggle竞赛的ImageNet dataset从头开始训练Inception（v2）模型。我听说有人说他们花了一周左右的时间在GPU上进行训练，才能将该模型收敛到同一数据集中。我目前正在MacBook Pro（单CPU）上对其进行培训，因此我希望它会在一个月左右的时间内收敛。

这里是Inception模型的my implementation。输入的是224x224x3张图片，其值在[0，1]范围内。 学习率设置为静态0.01，我使用的是随机梯度下降优化器。

我的问题

经过48小时的训练，训练损失似乎表明它是从训练数据中学习的，但是验证损失正在变得越来越严重。通常，这会感觉模型过拟合。看来我的模型或数据集可能有问题，还是因为我只训练了5.8个时期，这是完全可以预期的吗？

1.5个周期后我的训练和验证损失以及准确性。

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5.8个纪元后的训练和验证损失以及准确性。

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模型看到的一些输入图像，以及早期卷积层之一的输出。