10历元训练精度达不到90，且预测图片内数组值全都一样？

[skylight-hm]

你好，我看见你的名字是中文，就用中文说问题了 首先非常感谢你提供的代码，给了我很多启发。 但是，在实际运行这段代码时10个历元后精度只有78%左右，而且预测出的图片中数组值都是0.57。我只是把你数据生成的那段脚本调了一下，使得能够生成训练、标签和测试集，文件组织结构也和你代码里一样，训练图像和标签也是一一对应的，训练脚本完全没有动。但就是得不到你的精度和预测图像，是怎么回事呢？

[zhixuhao]

这个训练结果就是说明完全没有学到东西了。可能是数据集不够，一般要数千张图片才行，我还用了另外一种数据增强方法，可以参考我的博客http://blog.csdn.net/u012931582/article/details/70215756

[neuwangmeng]

@zhixuhao 博客挂啦，请更新。

[skylight-hm]

@zhixuhao 我认为数据集不够只是学得好坏的问题，完全没学到东西肯定是什么东西出错了，毕竟别人已经做过实验证明方法是可靠的了。上周做了一些实验，应该是这里的网络结构和数据集不适合的缘故，重新设计以后的结构是有效的。

[zhixuhao]

@neuwangmeng http://blog.csdn.net/u012931582/article/details/70215756

[zhixuhao]

@skylight-hm 链接：http://pan.baidu.com/s/1qY3ARA8

密码：2sy3 你先试试我这个数据集

[zhixuhao]

@skylight-hm 你说的重新设计结构要怎么做呢？

[neuwangmeng]

这里面的loss不对，或者图像预处理的方式也不恰当，采用分割的评价标准IOU写loss是一个有效的改进方式。

[neuwangmeng]

谢谢作者，同时也希望skylight多一些分享精神。

[skylight-hm]

最近比较忙，你们可以试着用这个结构 loss使用对数损失binary_crossentropy

[charleswg]

Thanks for sharing the code.

Please share the data outside baidu cloud as most people outside China cannot create account/access it.

[flighted]

如果预测出来全白全黑怎么办？

[magneter]

同样刚刚fork，并训练了下。acc确实在78%左右。好像确实没有学到内容。作者训练的数据集不是该repo下的数据集吗？

[HaiNanJim]

看你们大多都遇到这样的问题，我把网络改成了一维的，用来信号训练，出来的数据也大多是相同的值，学习不到什么特征，我也不明白怎么回事，但是我用了另一个人的phasenet收敛就很快，而且效果很好，现在问题是keras的上采用用的upsampling和conv，tensorflow上用的transposed_conv，这个keras上没有，我想照着把tensorflow上的移植过来有点困难。很多人都遇到训练出来是常数的问题肯定还是有点问题，只是我也不懂为啥这样，希望有个大神出来解答一下。