基于Siamese与预训练ResNet的小样本任务loss先降后升问题求助

• 固定学习率过大导致参数跳出最优区域：你使用的Adam优化器固定学习率为0.001，在训练前期参数距离最优解较远时，大步长更新可以快速降低损失，但当450 epoch模型接近收敛后，过大的学习率会导致参数更新步长超过最优解的扰动范围，参数逐渐偏离最优值，最终出现训练、验证损失同步上升的情况，这也和过拟合（训练损失下降、验证损失上升）的表现有本质差异，符合你的判断。
• 对比损失引发的特征坍缩：孪生网络使用对比损失训练时，如果没有额外的特征范数约束，训练后期很容易出现所有样本的特征向同一空间点坍缩的问题，模型失去区分不同样本的能力，损失自然会回升到初始水平。
• 预训练主干权重被破坏：如果你的训练全程解冻了ResNet主干的所有权重，训练后期预训练阶段学习到的通用视觉特征会被随机更新破坏，小样本数据量不足以支撑主干重新学习到有效的特征表示，最终导致模型效果整体退化。

• 添加学习率衰减策略：取消固定学习率设置，改为在300 epoch后逐步衰减学习率，可选方案包括每50 epoch将学习率乘以0.5的步长衰减，或者直接使用余弦退火策略，最终收敛阶段的学习率控制在1e-5~1e-4区间即可。
• 增加早停机制：训练过程中实时监控验证集损失，当验证损失连续20~30 epoch没有下降时就停止训练，直接保存验证损失最低的checkpoint作为最终模型，避免后续训练导致效果退化。
• 优化训练策略与损失函数：训练前期冻结ResNet主干权重，只微调顶层的特征映射与分类头，待损失稳定后再逐步解冻ResNet的高层权重；同时可以在对比损失中添加特征L2正则约束，避免特征坍缩，小样本场景下也可以尝试替换为更稳定的三元组损失或者原型网络损失。
• 添加梯度裁剪：训练过程中设置梯度裁剪阈值，避免梯度过大导致参数大幅更新，进一步提升训练过程的稳定性。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user17182657