我有一个包含大约34000张图片的数据集，分为两个集合：训练集（30000张图片）和验证集（4000张图片）。每张图片是视频中两张图片相减的结果（每对图片之间的时间偏移约为1秒）。视频背景是静态的，因此差分图片中包含了太多的黑色，只有少数一个或两个小的彩色区域。每张差分图片都有一个标签（是否发生了动作，用1或0表示），因此这是一种二分类问题。简而言之，我使用在ImageNet上预训练的slim模型来对我的数据集进行微调。我启动了5次独立的训练，使用了5种不同的网络：InceptionV4, InceptionResnetV2, Resnet152, NASNet-mobile, NASNet。使用前4个网络InceptionV4, InceptionResnetV2, Resnet152, NASNet-mobile取得了非常好的结果，但使用NASNet却不是这样。问题是验证集上的ROC曲线下面积总是等于0.5，并且验证图片的logits大致具有相同的值，这真是奇怪。实际上，使用NASNet-mobile时，我在前10000个小批量中得到了这种结果，但之后模型确实收敛了。以下是我脚本中超参数的值：
batch_size=10weight_decay = 0.00004 optimizer = rmsproprmsprop_momentum = 0.9 rmsprop_decay = 0.9 learning_rate_decay_type = exponential learning_rate = 0.01 learning_rate_decay_factor = 0.94 num_epochs_per_decay = 2.0 #'Number of epochs after which learning rate我对tensorflow还是新手，我在其他地方没有找到任何相关信息。这是一个非常奇怪的行为，因为我使用了相同的参数和相同的输入，但似乎在使用NASNet时出现了某个问题。我不仅在寻找解决方案（如果可能的话，因为我知道没有太多关于模型的细节来排除故障是很难的），还希望得到一些关于应该查看哪里以及如何排除故障的见解。之前有人在微调NASNet时遇到过这种问题吗？比如模型没有收敛的情况？最后，我知道在这种问题上很难得到答案，但我希望至少能得到一些见解，以便我可以继续我的调查。
编辑：这是交叉熵和正则化损失的图表：
编辑：如答案中所建议的，我将drop_path_keep_prob参数设置为1，现在模型已经收敛，并且我在验证集上获得了良好的精度。但现在的问题是：这个参数是什么意思？它是我们应该根据数据集调整的参数之一（如学习率等）吗？
回答：
你可以做的最简单的健全性检查是针对单个小批量运行微调。任何深度网络都应该能够过拟合到这一点，如果没有大的问题。如果你发现它做不到，那么定义或你使用定义的方式一定有问题。
在你的情况下，我唯一的猜测是可能与drop_path的实现有关。在移动版本中它是被禁用的，但在训练大型模型时是启用的。它可能会使模型不稳定到无法微调的程度，因此值得尝试在禁用它的情况下进行训练。
