我尝试使用与两个 resnet 网络（预训练）相结合的 siamese 网络来解决少数镜头问题。损失函数为对比损失，优化器为Adam，学习率为 0.001。
自实验开始以来，训练集损失和验证损失都下降了，模型在大约 450 个 epoch 时达到了最佳结果。
然而，当实验继续进行时，这两个数字都开始上升，并且达到了与实验开始时相同的程度。
我不认为这是一个过度拟合的问题，有没有人知道发生了什么？我该如何解决这个问题？
谢谢！
我尝试使用与两个 resnet 网络（预训练）相结合的 siamese 网络来解决少数镜头问题。损失函数为对比损失，优化器为Adam，学习率为 0.001。
自实验开始以来，训练集损失和验证损失都下降了，模型在大约 450 个 epoch 时达到了最佳结果。
然而，当实验继续进行时，这两个数字都开始上升，并且达到了与实验开始时相同的程度。
我不认为这是一个过度拟合的问题，有没有人知道发生了什么？我该如何解决这个问题？
谢谢！