Ich bekomme ein schwarzes Bild in FCN32

Question

Ich trainierte FCN32 von Grund auf meine Daten, leider bekomme ich ein schwarzes Bild als Ausgabe. Hier ist die Verlustkurve. Ich bin nicht sicher, ob diese Trainingsverlustkurve normal ist oder nicht, oder ob ich etwas falsch gemacht habe oder nicht.

Ich schätze wirklich Expertenidea auf diesem. Und

1. warum ist der Ausgang ein schwarzes Bild?
2. Ist das Netzwerk übersteuert?
3. Sollte ich ändern lr_mult Wert in Deconvolution Schicht, von 0 auf einen anderen Wert? Vielen Dank

Edited: änderte ich den lr_mult Wert in Deconvolution Schicht, von 0 zu 3 und die folgende zeigt die solver:

test_interval: 1000 #1000000 
display: 100 
average_loss: 100 
lr_policy: "step" 
stepsize: 100000  
gamma: 0.1 
base_lr: 1e-7 
momentum: 0.99 
iter_size: 1 
max_iter: 500000 
weight_decay: 0.0005 

ich folgende Zug- bekam Verlustkurve und wieder bekomme ich ein schwarzes Bild. Ich weiß nicht, was ist der Fehler und warum verhält es sich so, könnte jemand bitte einige Ideen teilen? Danke

Answer 1

Es gibt eine einfache Möglichkeit zu überprüfen, ob Sie die Trainingsdaten überarbeiten oder etwas falsch gemacht haben. Ermitteln Sie einfach die Trainingsdaten und schauen Sie sich die Ausgabe an. Wenn dies der gewünschten Ausgabe sehr ähnlich oder gleich ist, sind Sie überanpassend und Sie müssen wahrscheinlich Dropout und Gewichtsregularisierung anwenden.

Wenn die Ausgabe auf den Trainingsdaten Ihre Etiketten oder Ihre Optimierungs metric auch schwarz ist, ist wahrscheinlich falsch.

Answer 2

Sollte ich lr_mult Wert in Deconvolution Layer von 0 auf einen anderen Wert ändern?

lr_mult = 0 bedeutet diese Schicht nicht lernt (source, source 2). Wenn Sie möchten, dass diese Ebene gelernt wird, sollten Sie sie besser auf einen positiven Wert setzen. Abhängig von Ihrer Initialisierung ist dies möglicherweise der Grund, warum das Bild schwarz ist.