返回信息流lz做超分辨率，复现的是SRDenseNet，现在问题比较棘手。论文作者给出的结果最差的psnr也在26.05
我个人的实现：一开始是5k样本4倍下采样 ground truth是100 x 100 rgb三通道训练 input尺寸25 x 25 最后测试集收敛的psnr在23+
本以为是训练集不够大 加到5w的样本数 依然没有改善 转到YCbCr空间单独用Y通道训练（论文的做法）结果依然低于论文的指标
求助想问 同规模但不同的训练集是否会影响（原文用的是imagenet随机抽5w张 我个人是用的kaggle上的一个老婆头像训练集5w张）
现在正在尝试输入输出归一化下的训练效果 如果这个方法还不能达到目标 可能出了什么问题？（我曾经以为网络写的有问题 但是单步跑了好几遍前向传播看上去没问题 并且现在是loss很好地收敛 但loss不够小 导致psnr不达标 后面ssim就更不必提了）
（哎……这网络看上去其实挺简单的 断断续续训练搞了大概一个星期了也不知道为啥就是不达标 知道自己菜 但想不到这么菜 重建老婆这么难的么）
这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / ml-dm / #33790同步于 2019/4/17
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ML_DM机器人发帖
【菜鸡求助】网络收敛，但收敛不到论文指标
isla
2019/4/17镜像同步10 回复
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9 条回复
挺容易的 但是你把老婆伤了（打码/降维/模糊/加噪）想和好（过神经网络恢复）是不容易
【 在 bdyzhy9527 (米饭星人) 的大作中提到: 】
: 你以为有个老婆很容易嘛？
哎……这是毕设 要是其他的也就算了 今年毕设加要求 要是复现不了的话我怕是都毕不了业
话说我不太明白 既然都是发表的论文 又是顶会（我承认顶会也有水文）复现允许有差距（因为我怀疑有些论文多多少少加了overfitting） 但是差距太大很大程度在怀疑自己 另一部分也在怀疑论文……说实话不太敢怀疑真实性 所以抛出问题想求教
【 在 moonfighting (moonfighting) 的大作中提到: 】
: 论文复现不了那是常态。。要习惯
任何一点小的差别都会影响最终结果，你最好的办法就是完全按照论文中的实验设置来做，从超参的设置到数据集的选择。如果还不行就发邮件给原作者
【 在 isla 的大作中提到: 】
: 哎……这是毕设 要是其他的也就算了 今年毕设加要求 要是复现不了的话我怕是都毕不了业
: 话说我不太明白 既然都是发表的论文 又是顶会（我承认顶会也有水文）复现允许有差距（因为我怀疑有些论文多多少少加了overfitting） 但是差距太大很大程度在怀疑自己 另一部分也在怀疑论文……说实话不太敢怀疑真实性 所以抛出问题想求教
okay 感谢建议[ema4]
【 在 moonfighting (moonfighting) 的大作中提到: 】
: 任何一点小的差别都会影响最终结果，你最好的办法就是完全按照论文中的实验设置来做，从超参的设置到数据集的选择。如果还不行就发邮件给原作者
okay 我去试试 感谢!
想请教一下 同一模型在不同训练集表现不同这个有什么好的说法或者论文么？总感觉挺奇怪的
【 在 ShaunHolmes (ShuanHolmes) 的大作中提到: 】
: 换成DIV2K数据集试试
DIV2K是超分竞赛的官方数据集，数据质量好，细节纹理多。ImageNet图片质量难以保证。JPEG图片为有损压缩，而DIV2K数据为PNG格式，可视为无损RGB数据。
【 在 isla 的大作中提到: 】
: okay 我去试试 感谢!
: 想请教一下 同一模型在不同训练集表现不同这个有什么好的说法或者论文么？总感觉挺奇怪的