具体情况:
网络:卷积和转置卷积为主的encoder-decoder结构(finetune的)
Metric: CC,AUC,SIM等
Loss: L1-Loss
以LEDOV作为训练集和验证集,9:1, 以SAVAM作为测试集,在训练过程中,验证集的metric不断上升,而测试集的metric在一开始就很好,后面甚至下降。
这种情况的overfitting该怎么解决呢?做数据增强还是使用各种dropout trick比如dropblock等。
具体情况:
网络:卷积和转置卷积为主的encoder-decoder结构(finetune的)
Metric: CC,AUC,SIM等
Loss: L1-Loss
以LEDOV作为训练集和验证集,9:1, 以SAVAM作为测试集,在训练过程中,验证集的metric不断上升,而测试集的metric在一开始就很好,后面甚至下降。
这种情况的overfitting该怎么解决呢?做数据增强还是使用各种dropout trick比如dropblock等。