在做了上述改进后,调整dropout,学习率等超参数,通过几次试验,很快找到合适的超参数,网络也稳定收敛,不再出现NaN。 3.3 莫名其妙的弯路--数据验证 我们在删除weight_norm层,增加了batch_norm层后(其它网络参数核训练超参数保持不变),同样在训练了若干个轮船后,发生了NaN现象。这是两个不同的网络,出现了相同的问题...
在训练过程中，如果出现 NaN，通过逐步调试、监控梯度和激活值、调整学习率等方法，也可以帮助我们快速定...
1-无效输入 原因:输入中包含Nan或者输入为空,对于图像而言输入为损坏的图片。 检查方法:使用python的异常检测机制对数据进行合格检测 解决方法:修改代码满足输入为有效的数据,比如在检查过程中先删除受损的图片。 2-损失函数 原因:有时损耗函数的计算会导致Nan的出现。例如给InfogainLoss层提供非归一化的值或者使用有bu...
在YOLO训练过程中出现NaN值是一个常见问题,通常与数值不稳定或错误的训练设置有关。以下是一些可能的原因和相应的解决方案: 确认训练数据和标签的准确性: 检查数据集是否包含异常值或错误标签。 确保图像和标签文件正确匹配,且标签格式符合YOLO的要求。 检查模型初始化参数和设置: 验证模型的权重初始化方法是否合适...
在训练深度神经网络的时候,出现NaN比较大的可能是因为学习速率过大,梯度值过大,产生梯度爆炸。 During experimentation, once the gradient value grows extremely large, it causes an overflow (i.e. NaN) which is easily detectable at runtime; this issue is called the Gradient Explosion Problem. ...
在训练YoloV8时,如果损失函数(loss)出现NaN(不是一个数字),这通常意味着模型的学习过程遇到了问题。以下是几种常见的原因和解决方法:1️⃣ 梯度爆炸 💥 原因:梯度变得非常大,导致学习过程无法继续。 现象:观察训练日志,发现损失随着迭代次数的增加而不断增大,最终超过了浮点数的表示范围,变成了NaN。
在深度学习模型的训练过程中,出现Nan(Not a Number)值通常是由于梯度爆炸或计算loss时遇到log0等问题引起的。梯度爆炸可以通过降低学习率、使用梯度剪裁或进行数据归一化来解决。对于log0问题,可能需要检查模型的初始化方式或数据的处理过程,确保它们符合数学运算的要求。正确处理这些问题可以提高模型的稳定性和训练效果...
这段代码会检查数据中是否存在NaN值,如果存在,将抛出一个错误。 步骤2: 使用混合精度训练 PyTorch 提供了混合精度训练的支持,能够有效减少模型的内存需求和提高计算效率。以下是如何使用torch.cuda.amp实现混合精度训练的示例: importtorchfromtorch.cuda.ampimportGradScaler,autocast ...
出现Nan : 原因有多种,需要注意的是,要保证训练数据中没有脏数据,如果在training sample中出现了脏数据,那么在固定的迭代次数段,都会loss突然变nan,导致acc骤降,慢慢变0 https://www.zhihu.com/question/49346370 https://blog.csdn.net/VioletHan7/article/details/82012530 ...