fcn停在conv1怎么解决1

如果FCN停在conv1层，可能是由于模型训练的过程中出现了一些问题。以下是一些可能的解决方案：

1. 检查数据集：确保数据集中的图像和标签格式正确，并且图像和标签数量匹配。还要检查标签是否与图像大小相同。

2. 检查超参数：检查模型的超参数设置是否正确。例如，学习率、批量大小等。如果学习率设置太高，可能会导致模型无法收敛。

3. 检查网络结构：检查网络结构是否正确。FCN的网络结构比较复杂，可能存在设计错误。可以参考已有的FCN网络结构进行修改。

4. 增加训练数据：如果训练数据太少，模型可能无法学习到足够的特征。可以尝试增加训练数据，或者使用数据增强技术来扩充数据集。

5. 初始化权重：网络权重的初始化也可能会影响模型的训练效果。可以尝试使用不同的权重初始化方法来改善模型的训练效果。