验证损失和准确性与培训无关

Question

我正在使用带有Tensorflow 2.0的MobileNet v2的迁移学习来训练用于皮肤质量分类的网络。一切工作都很好，但是验证损失和验证准确性似乎没有变化。

我已经保存了模型文件并在各种图像上运行了预测，但这也没有成功，因为模型为每个图像输出的预测都完全相同。

一个非常特殊的问题，谷歌似乎对此没有任何答案。任何帮助或见识将不胜感激。

Answer 1

我认为这可能是以下几件事之一：

1. 您对数据贴错了标签。 CNN无法学习，因为标签是“随机的”。这可能是最可能的原因。仔细检查您是否正确编码了标签并正确加载了标签。

2. 您的学习率太高，您还没有课程表。这也是一个非常普遍的问题，尤其是当您从8 v100 gpu训练中获取配置并在1 gpu上对其进行训练时。您需要相应地调整lr。