那些喀拉拉邦損失和准確性怪異嗎？

Question

我有一個相對較小的mri數據集，我正在嘗試進行二進制分割。 我已經建立了一個普通的U-Net結構並對其進行了培訓。

但是輸出對我來說似乎有點奇怪。 訓練和驗證精度首先都固定在一個值上，但是隨后在第27或28個時代，這兩個精度突然大幅度提高。

損耗圖看起來更容易接受，接下來是這些圖：

精度圖：

損耗圖：

我還有另一個問題，即使我對訓練數據的准確性達到%97-98 ，當我在訓練數據的某些圖像上對其進行測試時，將結果轉換為二進制掩碼的效果也不是很好。

然后我在檢索輸出圖像時將閾值從0.5降低到0.35，結果幾乎是完美的。

您對此有何看法？ 提前致謝。

Answer 1

它們似乎與那些停滯的時代有些偏離，這確實意味着該模型沒有學習（權重沒有變化，新案例沒有提供有用的信息），但這完全是合理的。

只是要確定。 您正在使用什么優化程序？ 您嘗試了另一種嗎？