这样处理过后再出现nan就不会特征的问题了。 2)损失函数未进行溢出处理 2.1) 为什么使用交叉熵损失函数? 当输出层使用sigmoid激活函数时,如果在神经网络中使用平方损失函数,即使用 作为损失函数,那么参数更新的公式为(仅考虑一层时,也就是不需要使用到反向传播): 其中 为sigmoid激活函数导数,使用这个损失函数就因为这...
2.如果当前的网络是类似于RNN的循环神经网络的话,出现NaN可能是因为梯度爆炸的原因,一个有效的方式是增加“gradient clipping”(梯度截断来解决) 3.可能用0作为了除数; 4.可能0或者负数作为自然对数 5.需要计算loss的数组越界(尤其是自己,自定义了一个新的网络,可能出现这种情况) 6.在某些涉及指数计算,可能最后算...
依然没有解决, 网上有说是因为输出爆炸,对输出作激活, 但是由于经过 Linear() 后已经是 nan 了, 再怎么激活也还是 nan, 该方法没有解决 法三:对输入数据进行 normalize 正则化 依然没有解决 法四:(最终解决)删除 bias=False 因为这段代码是再注意力机制里的, 突然想到之前做的注意力项目没有用到将偏置删除...
2.如果当前的网络是类似于RNN的循环神经网络的话,出现NaN可能是因为梯度爆炸的原因,一个有效的方式是增加“gradient clipping”(梯度截断来解决) 3.可能用0作为了除数; 4.可能0或者负数作为自然对数 5.需要计算loss的数组越界(尤其是自己,自定义了一个新的网络,可能出现这种情况) 6.在某些涉及指数计算,可能最后算...
神经网络中为什么P代表输入 神经网络输出为nan,参考http://www.mamicode.com/info-detail-2167712.html学习率设置为0.001时候出现了loss=nan错误将学习率设置为0.0001后1.问题一;训练CNN的时候出现nanCNN是我最开始接触的网络,我的研究课题就是利用CNN,LSTM等网络对人体
神经网络的输出为nan值 神经网络输出都为0,I.数据集问题1.检查你的输入数据检查馈送到网络的输入数据是否正确。例如,我不止一次混淆了图像的宽度和高度。有时,我错误地令输入数据全部为零,或者一遍遍地使用同一批数据执行梯度下降。因此打印/显示若干批量的输入和目标
神经网络没有卷积功能,只有简单的三层:输入层,隐藏层和输出层。 数据从输入层输入,在隐藏层进行加权变换,最后在输出层进行输出。输出的时候,我们可以使用softmax回归,输出属于每个类别的概率值。借用极客学院的图表示如下: 其中,x1,x2,x3为输入数据,经过运算后,得到三个数据属于某个类别的概率值y1,y2,y3. 用...
多个输入,单个输出 不同输入权重不同 多输入累加整合 阈值特性 2. 激活函数 激活函数(Activation Function):也叫连接函数、传递函数、变换函数或激励函数。用于模拟神经元输出与其激活状态之间的联系:输入达到某个阈值后达到激活状态,否则为抑制态。 对神经网络来说,激活函数的主要作用为:进行线性变换,增加系统的非线性...
现在一直在用TensorFlow训练CNN和LSTM神经网络,但是训练期间遇到了好多坑,现就遇到的各种坑做一下总结 1.问题一;训练CNN的时候出现nan CNN是我最开始接触的网络,我的研究课题就是利用CNN,LSTM等网络对人体动作做识别。动作数据来源于手机的加速度计,做动作的人在固定位置携带手机并做特定动作,实验人员接收手机的加速...
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