1.学习率选择 学习率是控制神经网络权重更新步长的参数。太大的学习率可能导致训练震荡或无法收敛,而太小的学习率可能导致训练过慢。 解决办法: 通过自适应学习率方法,如Adam或RMSprop,或使用学习率衰减策略,可以在训练过程中动态调整学习率。 2.初始化权重 不恰当的权重初始化可能导致梯度消失或爆炸,影响模型的训练。
简单理解的话,相当于在梯度更新速度上加了一个权值,并且在梯度更新方向上加了一个权值。 优化训练损失函数 如果在分类问题中,使用MES和交叉熵损失函数,则使用MSE时,会因为MSE在分类问题的求导时,求导项含有梯度分之一,所以在梯度很大时,MES对于分类问题train不起来。 注:pytorch中,cross函数默认会加上softmax,所以...
在面对模型不收敛的时候，首先要保证训练的次数够多。在训练过程中，loss并不是一直在下降，准确率一直...
loss曲线不重合也是很正常的。假设coding没问题，可以认为结果不稳定是随机性带来的，解决办法也很简单，...
loss曲线不重合也是很正常的。假设coding没问题，可以认为结果不稳定是随机性带来的，解决办法也很简单，...
神经网络训练完成之后,如果出现每次运行结果都不一样的情况,说明模型并不稳定,训练样本数据偏少。A.正确B.错误
可能是梯度的问题 还有可能是学习率 可以设置动态学习率 此外 模型可能太大了 短时间不好训练 可以加上...
用finetuning最好先把前面参数固定，把后面加上的参数train稳定之后再train全部参数。直接finetune后面的...