NaNs 的出现可能是由于用零作了除数,或用零或负数作了自然对数。 Russell Stewart 对如何处理 NaNs 很有心得(http://russellsstewart.com/notes/0.html)。 尝试逐层评估你的网络,这样就会看见 NaNs 到底出现在了哪里。
我一般都是先用sklearn中的preprocessing.MinMaxScaler()函数将每一个特征在[最小值,最大值]区间进行尺度缩放,缩放到[0,1]区间。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...
法二:数据爆炸, 在输出后加入 softmax or relu 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...
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) G...
主要内容为:区块链的基础知识、交易所认识与注册方式、科学上网的网络配置、以及币圈的一些进阶内容。本次《無界Club白皮书1.0:加密入门指南》,意在为大家输出:币圈的入门知识,让一些加密初学者少走弯路,能更好的快速融入web3世界。在接下来,無界Club会不断的更新《無界Club白皮书》,加入更多有...
一、训练出现nan的原因 1,检查数据。数据的label有无错误。 制作lst修改过标签 2,检查参数。保存的网络层和损失层所有的参数 3,检查是否有分母为0,或者log里为负数或者0,softmax里的exp是否太大, 根号是否有负数 1.如果在迭代的100轮以内,出现NaN,一般情况下的原因是因为你的学习率过高,需要降低学习率。可以不...
有几个常见的原因可能会导致神经网络输出为nan: 学习率过高:尝试降低学习率。 梯度消失或爆炸:尝试使用合适的激活函数、调整权重初始化方法或添加正则化项。 输入数据异常:检查输入数据是否存在异常或不合理的情况,并进行相应的处理。 通过逐步调试和排查可能的问题,我们可以解决神经网络输出为nan的情况,并得到正确的输...
神经网络输出结果为nan 神经网络输出为0 题目 因此我们先分析一下题目的坑点。 1: 题目的图分为输入层,输出层,以及中间层。 我们怎么判断呢???可以判断每个点的入度及出度。如果一个点的入度为零则它是输入层,出度为零则是输出层。其余情况便是中间层。
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度计数值并打上特定的动作标签。 在训练CNN网络时一共遇到两处坑,一是遇到在训练期间遇到nan错误,这个错误很常见。nan的错误多源于你...