可以使用常见的损失函数,如均方差损失函数nn.MSELoss、交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss等。 输入数据不匹配:检查损失函数计算的输入数据,确保输入数据的形状与标签数据相匹配。可以
前期训练过程正常,Loss正常下降,奇怪的是会在某一个batch 的时间节点,Box Loss突变为inf,然后在这个batch之后loss全变为NaN,甚至直接影响到分类Loss,问题排查过程如下: 1. 考虑到类别不均衡问题,梯度易爆炸,降低学习率与batch size 0.01每次减小一个数量级->0.00001,最后调整为0 无果,与学习率无关 2. 存在脏数...