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Python常见问题
我正在训练我的CNN，它能够很好地预测和概括
在训练过程中，我洗牌了我的验证集，这确保了我不会只描绘批次中图片组合的偏差和验证损失，并使泛化更加稳定（我们的图片数量非常少，因为我们通过对患病患者的脑部MRI扫描来训练网络）
我总是在一个尽可能稳定的区域（在120-250纪元范围内）选择我的网，这总是比我通常在训练的早期阶段得到的“最低损失”提供更好的预测结果
无论如何，我对此没有任何问题。 但是，我没有令人满意的解释，如何在预测较差的训练的早期阶段比在“较差”损失的训练的后期阶段出现较低的损失（1-骰子）（较好的骰子）。 我也找不到任何论文或参考文献，来解释这样的“问题”
任何帮助都将不胜感激
Tags： 网络患者区域数量过程图片骰子阶段
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