但是假如我们使用了batch_norm层,并且数据的分布极不规律(使用shuflle和不使用shuffle读取的数据顺序的信息分布完全不同),那么在训练阶段训练好的模型(使用shuffle),在预测阶段使用的时候(不使用shuffle),由于数据分布的不同,也是有可能导致batch_norm层出现nan,从而导致不正常的损失函数出现。 在GPU上和
下面我将详细阐述导致损失函数为nan的原因。 1.数据异常或缺失 数据异常或缺失是导致损失函数为nan的最常见原因之一、当训练数据中存在无效或异常值时,计算损失函数就会出现问题。例如,数据中存在NaN或inf(无穷大)等数值,这些数值无法进行有效的计算,会导致损失函数出现NaN结果。 解决策略: -数据预处理:在训练之前,...
出现这种情况的原因主要有以下几点: 1. 梯度爆炸 2. 出现除零、对数函数自变量为负值等数学问题 3. 出现坏样本 1.梯度爆炸 训练过程中由于学习率等超参数设置的不合理,导致优化过程中没有减小loss,反而因为震荡导致loss逐渐增大,最终超过了float表示范围,出现NaN。这一过程通常伴随渐变与自激的特性,也即在训练到某...
原因:有时候损失层中loss的计算可能导致NaN的出现。比如,给InfogainLoss层(信息熵损失)输入没有归一化的值,使用带有bug的自定义损失层等等。 现象:观测训练产生的log时一开始并不能看到异常,loss也在逐步的降低,但突然之间NaN就出现了。 措施:看看你是否能重现这个错误,在loss layer中加入一些输出以进行调试。 示例...
梯度爆炸或消失问题可能也是导致损失突变为NaN的一个因素。种情况下，可以尝试采用一些应对措施，例如梯度...
这张图片的标签被错误地设置为-1，导致模型在训练过程中无法正确收敛，进而引发了上述异常。在将该标签修正后，模型便恢复了正常的训练状态。在深度学习训练过程中，遭遇loss变为nan的困境，是一个需要细致调试和耐心排查的问题。我曾遇到这样的情况，当时我正在训练一个多分类模型，类似于200种鸟类分类的案例。尽管我...
深度学习网络训练中出现loss函数为nan的原因 说法一: 说明训练不收敛了, 学习率太大,步子迈的太大导致梯度爆炸等都是有可能的,另外也有可能是网络的问题,网络结构设计的有问题。 我现在的采用方式是: 1. 弱化场景,将你的样本简化,各个学习率等参数采用典型配置,比如10万样本都是同一张复制的,让这个网络去拟合,...
深度学习网络训练中出现loss函数为nan的原因 1. 学习率太大,步子迈的太大导致梯度爆炸等都是有可能的。 2. 网络结构不合理,导致的Non 1. 增加或者减少网络的深度 2. 增加网络的宽度 3. 不当的损失函数 4. relu和softmax两层不要连着用,最好将relu改成tanh,也算一个技巧。
总结:梯度消失不会导致模型出现 nan 和 inf ,只会导致模型 loss 不会下降,精度无法在训练过程中提升。而梯度爆炸则有可能导致模型在训练过程中出现 inf 。 1.1、从理论的角度看,训练过程中出现 Nan的本质原因是是出现了下溢出和上溢出的现象 上溢出:首先怀疑模型中的指数运算, 因为模型中的数值过大,做exp(x)...