度量学习项目难以收敛

[Fighter-zzp]

近日，我测试用了models的度量学习（metric_learning）项目，但是数据我替换成了人脸数据，其他代码在基本未改的情况下，我训练项目时的loss非常大，recall仍旧很小。请问一下我在这里需要调整什么代码吗，还是参数需要调一下，怎么才能让它快速收敛？

我微调训练（batch size为50，其他基本不变）其了几万轮，loss还是很大如下 [2020-04-22 17:51:47] trainbatch 30000, lr 0.000100, loss 0.983684, recall 0.1835, time 0.22 sec

[MyPandaShaoxiang]

你是用的已有的模型进行微调么

[Fighter-zzp]

你是用的已有的模型进行微调么

是的

[MyPandaShaoxiang]

已有的model是从哪里来的

[Fighter-zzp]

已有的model是从哪里来的

我用的模型都是度量学习源码的模型，没有怎么改变哦

[cuicheng01]

近日，我测试用了models的度量学习（metric_learning）项目，但是数据我替换成了人脸数据，其他代码在基本未改的情况下，我训练项目时的loss非常大，recall仍旧很小。请问一下我在这里需要调整什么代码吗，还是参数需要调一下，怎么才能让它快速收敛？

我微调训练（batch size为50，其他基本不变）其了几万轮，loss还是很大如下 [2020-04-22 17:51:47] trainbatch 30000, lr 0.000100, loss 0.983684, recall 0.1835, time 0.22 sec

1.确认下预训练模型是否加载正确 2.确认下人脸数据集的规模，用的哪个loss，学习率是否比较小

[Fighter-zzp]

近日，我测试用了models的度量学习（metric_learning）项目，但是数据我替换成了人脸数据，其他代码在基本未改的情况下，我训练项目时的loss非常大，recall仍旧很小。请问一下我在这里需要调整什么代码吗，还是参数需要调一下，怎么才能让它快速收敛？

我微调训练（batch size为50，其他基本不变）其了几万轮，loss还是很大如下 [2020-04-22 17:51:47] trainbatch 30000, lr 0.000100, loss 0.983684, recall 0.1835, time 0.22 sec

1.确认下预训练模型是否加载正确 2.确认下人脸数据集的规模，用的哪个loss，学习率是否比较小

预训练模式是之前训练的arcmargin，人脸数据为celebA的5000分类，loss为eml，学习率为0.001

[xiaoran-xr]

近日，我测试用了models的度量学习（metric_learning）项目，但是数据我替换成了人脸数据，其他代码在基本未改的情况下，我训练项目时的loss非常大，recall仍旧很小。请问一下我在这里需要调整什么代码吗，还是参数需要调一下，怎么才能让它快速收敛？

我微调训练（batch size为50，其他基本不变）其了几万轮，loss还是很大如下 [2020-04-22 17:51:47] trainbatch 30000, lr 0.000100, loss 0.983684, recall 0.1835, time 0.22 sec

1.确认下预训练模型是否加载正确 2.确认下人脸数据集的规模，用的哪个loss，学习率是否比较小

预训练模式是之前训练的arcmargin，人脸数据为celebA的5000分类，loss为eml，学习率为0.001

你现在训练好人脸了吗，我这儿调用两张图片，非常不相关的两张图片，用代码那个欧式距离计算出来的是0