为什么SegNet模型准确率达到13%而loss = 0？

Question

运行 10 个 epoch 后的 SegNet 模型的准确率非常低，为 13% 和 NAN 损失。如何更新模型以改进它？这里的图像有模型的详细信息。

Answer 1

如果您的 SegNet 模型表现出低准确度 (13%) 且损失值为 0，则可能有多种原因导致此行为。以下是一些常见问题和建议，可帮助您解决问题：

数据问题：

数据不平衡：检查您的数据集在不同类别之间是否平衡。不平衡可能会导致模型偏向多数阶层。 数据预处理：确保数据预处理正确完成。输入数据和标签应匹配，并且应适当应用标准化。 模型架构：

复杂性：如果你的模型太简单，它可能无法捕捉任务的复杂性。相反，过于复杂的模型可能会过度拟合训练数据。相应地调整模型架构。 激活函数：确保使用适当的激活函数，尤其是在分割任务的输出层中。 训练参数：

学习率：调整学习率。学习率过高或过低都会阻碍收敛。尝试不同的学习率以找到最佳值。 历元数：确保模型训练了足够的历元数。训练次数太少可能会导致模型欠拟合，而训练次数太多可能会导致过度拟合。 损失函数：

损失函数的选择：确保您为分割任务使用适当的损失函数。常见的选择包括用于多类分割的分类交叉熵和用于二元分割的二元交叉熵。 评估指标：

检查指标：除了准确性之外，还可以使用其他特定于细分的评估指标，例如并交交集 (IoU) 或 Dice 系数，以更全面地了解模型的性能。 调试：

打印调试信息：在训练期间插入打印语句或使用调试器打印中间值。这可以帮助确定数据、模型预测或梯度是否存在问题。 可视化：

可视化预测：可视化对验证集中的一些样本的模型预测。这可以深入了解模型是否做出了合理的预测。 检查 NaN：

NaN 或 Inf 值：检查数据中或训练期间是否存在任何 NaN 或 Inf 值。这些可能会扰乱训练过程。 通过系统地调查这些方面，您应该能够确定 SegNet 模型中低准确率和损失的根本原因，并做出必要的调整以进行改进。