数据异常:从原始的数据就有问题,整个网络里都有 NaN 损失函数输入异常:数据不符合损失函数的输入要求(格式、范围、精度等) 计算过程有误:0 作为除数、≤0作为对数输入、计算过程中出现对 Inf 值的复杂操作, 计算数值超过当前精度的上限/下限 梯度爆炸:常见于具有 rnn 结构的网络,梯度累计过大就爆炸 逐步排查 一...
通过这些解决方案的应用,可以有效地避免神经网络输出nan的问题,提高网络的性能和稳定性。总之,神经网络的两个输出和输出nan是值得关注的重要问题。通过对两个输出的理解和应用,我们可以更好地分析网络的性能,并为改进网络提供依据。同时,解决输出nan的问题,可以提高网络的训练效果和预测精度,推动神经网络在实际场景中的...
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...
问题描述:在训练神经网络的时候发现神经网络的输出值为nan。并且损失函数输出值也为nan。 当第一次遇到这个问题的时候,我第一反应是神经网络编码出问题了。在检查了N遍过后,派出了这种可能性。通过一点一点的排除,发现问题出现在BCELoss上。 那么为什么会出现nan的情况呢? 在使用ce loss 或者 bceloss的时候,会有lo...
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...
刚接触神经网络,写了..刚接触神经网络,写了一个lstm但最后拟合效果极差,而且到了后面600 700次左右事开始输出nan,可能反向传播写错了吧,哪位大佬来看看,感谢!如果是数字那是没有问题的
例如，在MLP/前馈网络(其中G是梯度向量)中，输出如下： GOut_weight = G_weight / l2(G_weight) ...
在TensorFlow中进行神经网络回归时,可能会遇到以下一些常见的错误: 1. 数据预处理错误:在进行神经网络回归之前,需要对数据进行预处理,包括数据清洗、特征选择、数据归一化等。如果预处理过程中...
我正在使用 Flax 训练神经网络。我的训练数据的输出中有大量的 nan。我想忽略这些,只使用非纳米值进行训练。为了实现这一目标,我尝试使用 jnp.nanmean 来计算损失,即: def nanloss(params, inputs, targets): pred = model.apply(params, inputs) return jnp.nanmean((pred - targets) ** 2) def train...
为了实现“神经网络输出为nan”,我们需要完成以下几个步骤: 接下来,我们将逐步讲解每个步骤所需要做的事情,并提供相应的代码。 步骤一:构建神经网络模型 首先,我们需要构建一个神经网络模型。在这个例子中,我们将使用一个简单的全连接神经网络模型,包含一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。