我正在训练CNN来预测手部的关节。问题是我的网络总是收敛于训练集的平均值，并且对于不同的测试图像，我只能得到相同的结果。你知道如何预防吗？
最佳答案
我认为您必须使用MSECriterion()？它是标准的l2(最小平方误差)损耗。 CNN尝试预测结果时，有多种模式可以使结果正确。而l2损失所做的是，它收敛到所有这些模式的平均值，因为这是它可以直观地获得较少惩罚的结果的最可行方法。
要选择最佳的答案模式，您可以查看adversarial loss LINK。这种损失是基于它所看到的数据的真实性来选择最佳模式的。
为了进一步说明，请参见本文中的图3:SRGAN
关于neural-network - 如何防止收敛到CNN回归问题的均值解决方案？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/43336472/