文档摘要

6.2 训练调优与排错 本节摘要：训练策略包括划分已在第 2.4 节锁定之后的学习率、批次、冻结骨干、早停与类别权重。原文把不收敛、过拟合、数据不平衡列为常见问题。排错顺序永远是：先证明环与标签仍对，再调超参。曲线是证据，不是装饰。 阅读收获 阅读完本节，你应当能够： 排出「单图过拟合 → 小集过拟合 → 全量」的三阶段开火顺序 用验证 Dice 或 mIoU 早停，而不是用训练交叉熵… 会员。《6.2 训练调优与排错》收录于灏天文库文集《图像分割技术入门与实战》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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作者与出处

原作者： 灏天文库

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原文： https://aiknowledge.cn/collection/478-%E5%9B%BE%E5%83%8F%E5%88%86%E5%89%B2%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%85%A5%E9%97%A8%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E6%88%98

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