卷积神经网络的结构问题

Question

我不知道那里发生了什么，但下面的代码有一些严重的问题。

model=Sequential([])
block1

model.add(Conv2D(64,(3,3),activation="relu",input_shape=(64,64,3)))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Conv2D(64,(3,3),activation="relu"))
model.add(BatchNormalization())
model.add(MaxPooling2D(2,2))

block2

model.add(Conv2D(32,(5,5),activation="relu"))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Conv2D(32,(5,5),activation="relu"))
model.add(BatchNormalization())
model.add(MaxPooling2D(2,2))



block3
model.add(Flatten())
model.add(BatchNormalization())
model.add(Dense(256,activation="relu"))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Dense(3,activation="softmax"))

只要我调用训练阶段，它就会在中间停止，并且不继续进行，它在第2或第3个纪元期间真的冻结了。

我以为是我的系统内存有问题，但不是。

1. 如果我把第3个区块中的批量归一化删除，代码就能正常工作。
2. 如果我再次添加block2，意味着3个CNN块，然后密集块代码工作。
3. 如果我完全删除block2，代码就能正常工作。

这到底是怎么回事？

Answer 1

你的代码看起来不错。问题可能出在GPU内存上。在训练过程中使用nvidia-smi命令检查你的GPU内存使用情况。