我已经使用了ssd_mobilenet_v2_quantized_300x300_coco_2019_01_03对象检测模型。使用coco数据集对其进行了训练：大约有120K训练图像集，并带有90个不同的类进行了注释。为了进行测试，我使用了1000张图像，因为如果我使用了120K的20％，它会卡在评估中。
使用object_detection/model_main.py脚本进行了200K步的训练。报告的最后一步损失为6.507778，并且自第40K步以来，它似乎在5-7左右波动。为什么这么大的图像集和200K步长会导致损失这么大？如何更有效地训练？
我能知道您的批量大小是多少？