如何解决为什么使用 MaskRCNN 时精度开始下降？
我正在试验不同的优化器和学习率调度器，以提高 MaskRCNN 模型的性能（40K 图像输入，实例分割，1 类）。我比较的基线是：
PURPLE LINE which uses
SGD
StepLR(step_size=3,gamma=0.1)
我的两次改进尝试是
YELLOW LINE
AdamW(lr=5e-5)
ReduceLROnPlateau(patience=3,factor=0.75
BLUE LINE
AdamW(lr=5e-5)
StepLR(step_size=3,gamma=0.1)
2x number of input images
虽然我很高兴看到指标高于紫色线，但我很想展示 AP@ IoU 0.5 发生的情况，它开始摆动和下降，而 AP@ IoU 0.75 似乎更稳定.
每个 Mask-RCNN 指标的损失是：
有人可以帮助我理解为什么会发生这种情况以及这意味着什么吗？
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