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循环中一样，例如"在训练的 20 分钟内，每次我的程序减少到 0.2 时，我的损失都在 0.2 到 0.5 之间，它会自动增加到 0.5，它像那样循环">
我的问题是：如果损失循环，我需要改变我的学习率吗？
学习率是一种可能性(不是唯一的一种(。优化学习率(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。
你需要对损失值有一个很好的了解(大致上你期望得到什么，在训练开始时损失的价值是多少(。此外，由于YOLO是一种对象检测算法(我不完全记得纸张的细节(，因此分类或回归或两者的损失都很高。
另请查看您的数据。在训练中使用数据之前，您可能需要对数据进行随机排序。
这是一个迟到的答案，但如果你给我关于我提到的内容的反馈，我可能会提供更多帮助。