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tensorflow - 训练期间损失率突然增加

问题描述

我正在尝试在一个数据集上训练 ResNet50，该数据集包含 16800 个大小（480,270）的图像，分为 100 个类别。在训练开始时，损失在减少，然后开始增加

我正在对我的模型使用以下编译设置：

model.compile(loss='categorical_crossentropy',
          optimizer='adam',
          metrics=['accuracy'])

这是第一个时期的损失率和准确率失利
准确性

我想知道这是否是一个过度拟合的方面，尽管数据集很大？我该怎么做才能帮助损失再次减少？我应该降低学习率还是等待更多的时期或其他解决方案？

标签： tensorflowkerastraining-data

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