那些喀拉拉邦损失和准确性怪异吗？

Question

我有一个相对较小的mri数据集，我正在尝试进行二进制分割。 我已经建立了一个普通的U-Net结构并对其进行了培训。

但是输出对我来说似乎有点奇怪。 训练和验证精度首先都固定在一个值上，但是随后在第27或28个时代，这两个精度突然大幅度提高。

损耗图看起来更容易接受，接下来是这些图：

精度图：

损耗图：

我还有另一个问题，即使我对训练数据的准确性达到%97-98 ，当我在训练数据的某些图像上对其进行测试时，将结果转换为二进制掩码的效果也不是很好。

然后我在检索输出图像时将阈值从0.5降低到0.35，结果几乎是完美的。

您对此有何看法？ 提前致谢。

Answer 1

它们似乎与那些停滞的时代有些偏离，这确实意味着该模型没有学习（权重没有变化，新案例没有提供有用的信息），但这完全是合理的。

只是要确定。 您正在使用什么优化程序？ 您尝试了另一种吗？