那些喀拉拉邦损失和准确性怪异吗？

Question

我有一个相对较小的mri数据集，我正在尝试进行二进制分割。我已经建立了一个普通的U-Net结构并对其进行了培训。

但是输出对我来说似乎有点奇怪。训练和验证精度首先都固定在一个值上，但是随后在第27或28个时代，这两个精度突然大幅度提高。

损失图形看起来更容易接受，其次是图形：

精度图：

损失图：

我还有另一个问题，即使我在训练数据上的精度为// [[Rcpp::depends(RcppArmadillo)]] #include <RcppArmadillo.h> extern "C" { void arma_fortran(dtrtrs)(char* UPLO, char* TRANS, char* DIAG, int* N, int* NRHS, const double* A, int* LDA, double* B, int* LDB, int* INFO); } int trtrs(char uplo, char trans, char diag, int n, int nrhs, double* A, int lda, double* B, int ldb) { int info = 0; dtrtrs_(&uplo, &trans, &diag, &n, &nrhs, A, &lda, B, &ldb, &info); return info; } [...] ，当我在训练数据的某些图像上对其进行测试时，转换为二进制掩码的结果也不是那么好。

然后我在检索输出图像时将阈值从0.5降低到0.35，结果几乎是完美的。

您对此有何看法？预先感谢。

Answer 1

它们似乎与那些停滞的时代有些偏离，这确实意味着该模型没有学习（权重没有改变，新案例没有提供有用的信息），但这完全是合理的。

请确定。您正在使用什么优化程序？并且您尝试了另一个吗？