训练SSD对象检测器失败

Question

我正在尝试训练一个SSD模型，但没有成功，它使用大约1000个训练和200个带有验证标签的图像来检测单个字符。

训练有素的模型无法预测所有测试用例；边界框似乎是随机生成的。我要附上训练和验证mAP曲线的图像。

看来验证曲线表现不正常，所以我有两个问题：

1. 为什么验证的mAP范围比训练低得多？
2. 为什么验证mAP的“参差不齐”和急剧下降？

超参数设置如下（使用Python AWS Sagemaker软件包）：

base_network='vgg-16',
use_pretrained_model=1,
mini_batch_size=16,
epochs=600,
learning_rate=0.0001,
optimizer='rmsprop',
momentum=0.9,
image_shape=512,
label_width=350,

有什么想法吗？

Image: Training and validation mAP curves