我在实现一个包含超网络的全卷积网络（FCN）时使用了Dice损失。该模型有两个输入和一个输出，即二值分割图。模型正在更新权重，但损失值保持不变。即使只用三个训练样本，模型也没有过拟合。
我还尝试了其他损失函数，如Dice+二元交叉熵损失、Jaccard损失和MSE损失，但损失值几乎没有变化。我还尝试了几乎所有激活函数，如ReLU、LeakyReLU、Tanh。此外，由于我需要输出在[0,1]范围内，我必须在输出层使用sigmoid函数。学习率为0.01。此外，我还尝试了不同的学习率，如0.0001、0.001、0.1。不管训练开始时的损失是多少，最终总是达到这个值。
这显示了三个训练样本的梯度和总体损失
tensor(0.0010, device='cuda:0')tensor(0.1377, device='cuda:0')tensor(0.1582, device='cuda:0')Epoch 9, Overall loss = 0.9604763123724196, mIOU=0.019766070265581623tensor(0.0014, device='cuda:0')tensor(0.0898, device='cuda:0')tensor(0.0455, device='cuda:0')Epoch 10, Overall loss = 0.9616242945194244, mIOU=0.01919178702228237tensor(0.0886, device='cuda:0')tensor(0.2561, device='cuda:0')tensor(0.0108, device='cuda:0')Epoch 11, Overall loss = 0.960331304506822, mIOU=0.01983801422510155我希望损失在几个周期内收敛。我应该怎么办？
回答：
@[隐藏人名]
你需要至少提供你的forward和train函数的代码，我们才能准确找出问题所在，@[隐藏人名]说的对，机器学习/深度学习代码中可能有很多东西会出错。即使我最近从Keras转到Pytorch，也花了一些时间适应。但这是我会做的事情：
1) 由于你在处理图像，尝试对它们进行一些预处理（旋转、归一化、高斯噪声等）。
2) 在你获取每个批次数据的开始时，对你的优化器清零梯度，并且在你计算损失并调用loss.backward()后更新优化器。
3) 在你的优化器调用中添加一个权重衰减项，通常是L2，因为你在处理卷积网络，衰减项可以设置为5e-4或5e-5。
4) 在你的优化器中添加一个学习率调度器，以便在长时间没有改进时调整学习率。
我们真的不能在回答中包含代码。这取决于从业者去探索如何实现所有这些。希望这对你有帮助。
