1樓：胡強
不用預訓練是可以的，但是得注意幾個點。
（1）、如果網路中有BN層，訓練Batch建議大於32。
（2）、資料量要大，使用資料增強（必須的）。
（3）、使用0.1的學習率，如果前期各項損失值（Object得分損失、定位回歸損失、分類損失）異常，如正樣本損失為0.0001，負樣本損失0.
999。這個時候，考慮使用簡單的優化器，比如梯度下降（無動量），為啥我也知道，我測試出來的。使用0.
1的學習率，SSD、YoloV3都可以的，親測了。效果無異。但是，訓練時間較長。
給個參考:SSD300-coco資料集-GTX2080-I7， 大約5天到7天。
（4）、隨機開始訓練，不建議使用小的學習率。DSOD: Learning Deeply Supervised Object Detectors from Scratch，作者Zhiqiang Shen, Zhuang Liu等
2樓：張大帥
如果是訓練集上不收斂，那這是不對的。
假如你資料量大，那麼初始值並不重要。
假如你資料量小，那麼怎麼都能擬合，頂多是過擬合嚴重，不會不收斂。
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