Neural network 在深度神经网络中调整学习速率

目前，我正在训练一个YOLO模型来检测对象，但我注意到，有时输出中的损失就像在一个循环中一样，例如“在20分钟的训练中，每次我的程序减少到0.2，我的损失都在0.2到0.5之间，它会自动增加到0.5，然后像这样循环”

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我的问题是：如果失去循环，我需要改变我的学习率吗？

学习率是一种可能性（不是唯一的可能性）。优化学习速率（如果需要，还可以安排衰减）可能是训练过程中最重要的事情

你需要对损失的价值有一个很好的认识（大概你期望得到什么，以及在训练开始时损失的价值是什么）。 另外，由于YOLO是一种目标检测算法（我不完全记得论文的细节），所以分类或回归或两者都是高损失

还可以查看您的数据。在训练中使用数据之前，您可能需要对数据进行洗牌

这是一个迟来的回答，但如果你给我关于我提到的东西的反馈，我可能能够提供更多帮助