我有一个基于U-Net架构的模型。
username要训练它，我使用RGB比例图像作为输入。作为输出，映射矩阵，其中包含（-1，1）范围内的值。我的问题是，在对单个图像进行训练后，该模型始终会针对同一图像预测接近-1的负值。我在中间层尝试了不同的激活功能，但仍然得到了相同的结果。 使用tensoflow 2.1.0
修改
好吧，我现在很困惑。通过将模型输出更改为二进制映射矩阵（离散区间[0，1]中的值），可以根据训练将预测收敛到正确的方向。有几件事：机器学习不好预测负值吗？预测负值时，损失函数“ mse”是否不好？我最初遇到的问题是什么？有人可以为我的最初问题提供有效的损失函数吗？