セマンティックセグメンテーションのためのFCN32の学習を改善するにはどうすればよいですか？

Question

私は自分のデータのためにゼロからセマンティックセグメンテーションのためのFCN32を訓練してきた、と私は次の出力ました：それは見ることができるように

を、これはデータの不適切な訓練を示す良い学習曲線ではありません。

net: "train_val.prototxt" 
#test_net: "val.prototxt" 
test_iter: 5105 #736 
# make test net, but don't invoke it from the solver itself 
test_interval: 1000000 #20000 
display: 50 
average_loss: 50 
lr_policy: "step" #"fixed" 
stepsize: 50000 #+ 
gamma: 0.1 #+ 
# lr for unnormalized softmax 
base_lr: 1e-10 
# high momentum 
momentum: 0.99 
# no gradient accumulation 
iter_size: 1 
max_iter: 600000 
weight_decay: 0.0005 
snapshot: 30000 
snapshot_prefix: "snapshot/FCN32s_CNN1" 
test_initialization: false 
solver_mode: GPU 

0.001に学習率を変更した後、それが悪化した： solverは、次のとおりです。私はトレーニングを改善するために何ができるか疑問に思って ？ありがとう

Answer 1

あなたは学習率を変えることができます。良い値は通常0.1〜0.0001の間の値です。