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在训练CNN进行图像分割时，我的损失怎么会突然增加？

在训练CNN进行图像分割时，损失突然增加可能是由以下几个原因引起的：

学习率过高：学习率是控制模型参数更新的步长，如果学习率设置过高，模型可能会在训练过程中跳过最优解，导致损失增加。建议逐渐降低学习率，或使用自适应学习率算法（如Adam）来调整学习率。
过拟合：过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现较差。当损失突然增加时，可能是因为模型在训练过程中过度拟合了训练数据，导致泛化能力下降。可以尝试增加数据集的多样性、使用正则化技术（如L1/L2正则化、dropout）或提前停止训练来避免过拟合。
数据预处理问题：图像分割任务通常需要对输入图像进行预处理，如归一化、裁剪、旋转等。如果预处理过程中出现错误或不一致，可能导致模型无法正确学习，进而导致损失增加。建议检查数据预处理的代码，确保数据预处理的正确性和一致性。
训练数据质量问题：训练数据的质量对模型的训练效果有很大影响。如果训练数据中存在标注错误、噪声或不一致性，可能导致模型无法准确学习目标。建议仔细检查训练数据，确保数据质量，并进行必要的数据清洗和预处理。
网络结构问题：网络结构的设计可能不适合当前的图像分割任务，导致模型无法有效学习。可以尝试调整网络结构，增加或减少网络层数、调整卷积核大小等，以适应当前任务的特点。

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入门 | 一文了解什么是语义分割及常用的语义分割方法有哪些

虽然像聚类这样的无监督方法可以用于分割，但其结果不一定是有语义的。这些方法无法对它们训练的类进行细分，但是在搜索区域界限方面更加擅长。与图像分类或目标检测相比，语义分割使我们对图像有更加细致的了解。...这种了解在诸如自动驾驶、机器人以及图像搜索引擎等许多领域都是非常重要的。因此，本文讨论的主题是使用深度学习方法进行有监督的语义分割。...在许多语义分割架构中，CNN 旨在最小化的损失函数是交叉熵损失。该目标函数度量的是预测像素概率分布（在所有类上）和实际的概率分布的差异。然而，对语义分割来说，交叉熵损失并不理想。...因为交叉熵损失无法在像素间采用更高级的结构，所以交叉熵最小化的标签预测一般都是不完整或者是模糊的，它们都需要进行后续处理。...这一步使 CNN 编码器-解码器变得更加鲁棒以抵抗这些形变，并能从更少的训练图像中进行学习。当它在少于 40 张图的生物医学数据集上训练时，IOU 值仍能达到 92%。

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这种了解在诸如自动驾驶、机器人以及图像搜索引擎等许多领域都是非常重要的。因此，本文讨论的主题是使用深度学习方法进行有监督的语义分割。...在许多语义分割架构中，CNN 旨在最小化的损失函数是交叉熵损失。该目标函数度量的是预测像素概率分布（在所有类上）和实际的概率分布的差异。然而，对语义分割来说，交叉熵损失并不理想。...因为交叉熵损失无法在像素间采用更高级的结构，所以交叉熵最小化的标签预测一般都是不完整或者是模糊的，它们都需要进行后续处理。...也有论文叙述了其它的一些优秀方法： U-Net（2015，https://arxiv.org/pdf/1505.04597.pdf）通过产生原始训练数据的扭曲版而增加训练数据。...这一步使 CNN 编码器-解码器变得更加鲁棒以抵抗这些形变，并能从更少的训练图像中进行学习。当它在少于 40 张图的生物医学数据集上训练时，IOU 值仍能达到 92%。

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