深度学习之解决模型不收敛的问题

本文分享了使用VGG16预训练模型进行网络微调的经验,针对模型不收敛的问题,通过调整batch_size和学习率,成功提高了训练集和验证集的准确率至90%以上。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

利用VGG16预训练模型微调网络时,遇到了模型不收敛的问题.记录一下!


第一次训练时参数设置如下:

batch_size = 64
lr = 0.00001
n_cls = 8
max_steps =30000
  • 得到的训练集和验证集的loss  和  accuracy 结果如下:

 

 

 

 

从这四张图中可以明显地看到,模型没有收敛,而且模型的震荡很厉害,所以,这时候可以试着调整一下batchsize的大小,震荡比较大的时候可以增大batchsize的大小

  • 第二次调整的参数如下:

   

batch_size = 128
lr = 0.0001
n_cls = 8
max_steps =30000
  • 得到的训练集和验证集的loss  和  accuracy 结果如下:

 

 

可以看到,模型的精确度在训练集和验证集上的accuracy 都在90%以上.测试了一些图片,识别的还是不错的.

 

当模型波动比较大的时候,可以试着调大batchsize的值 !

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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