训练多少个epoch后loss能正常收敛 about pfld_68points_pytorch HOT 8 CLOSED

使用的是300W数据集

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你好作者！ 我训练efficientnet-b0，第三十个epoch了loss还非常大，这正常吗？ Epoch:[34 ][26 /26 ] Loss: 29673.287 lr 1e-05 average_time:3.871s remain_time:13.001h Test epochs: 5 Loss 46748736.800 mean error and failure rate mean error : 1.672 failure rate: L1 0.866

初始学习率 batchsize分别设置为多少

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学习率是0.0001，batchsize是128，都是默认值，单卡训练的

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学习率是0.0001，batchsize是128，都是默认值，单卡训练的

从头再跑下看看，多试几次

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我跑完了resnet的500个epoch，loss是3000多，128batchsize，test的loss依然是170万多，这是没收敛吧，为啥会这样呢，跑几次了

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我跑完了resnet的500个epoch，loss是3000多，128batchsize，test的loss依然是170万多，这是没收敛吧，为啥会这样呢，跑几次了

训练loss和测试loss应该是不正常的 检查下标签 最好可视化看看输入的原图和标签有没有问题 把特征点输出在图片上看看。

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我看到了代码里面有对图片进行resize，没看到对landmarks_gt做resize，不知道是不是这个原因
train_data_transforms = tv.transforms.Compose([
tv.transforms.ColorJitter(brightness=0.2, contrast=0.2, saturation=0.2, hue=0.2),
tv.transforms.Resize((args.image_size, args.image_size)),
tv.transforms.ToTensor()
])

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你好作者貌似找到原因了，我忘了crop图的那个脚本

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