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。 3. 不当的输入 原因:输入中就含有NaN。 现象:每当学习的过程中碰到这个错误的输入,就会变成NaN。观察log的时候也许不能察觉任何异常,loss逐步的降低,但突然间就变成NaN了。 措施:重整你的数据集,确保训练集和验证集里面没有损坏的图片。调试...
如果你的网络中batchNorm层很多,而且充当比较重要的角色,那么可以适当地检查一下Tensor在输入Batchnorm层后有没有可能变为nan,如果恰好发生这种情况,batchNorm层中的移动均值(running_mean)和移动方差(running_var)也很有可能都是nan,而且这种情况很有可能发生在预测阶段。 这种情况通过发生在训练集和验证集是两个截然...
现象:每当学习的过程中碰到这个错误的输入,就会变成NaN。观察log的时候也许不能察觉任何异常,loss逐步的降低,但突然间就变成NaN了。 措施:重整你的数据集,确保训练集和验证集里面没有损坏的图片。调试中你可以使用一个简单的网络来读取输入层,有一个缺省的loss,并过一遍所有输入,如果其中有错误的输入,这个缺省的层...
一、原因分析 梯度爆炸 梯度爆炸是导致loss出现nan的一个常见原因。当梯度在反向传播过程中不断放大,会使得权重更新步长过大,导致loss值无法收敛。 数据集有问题 如果数据集中存在异常值或者标签错误,会导致模型在训练时无法正确学习,从而使loss值出现nan。 初始化权重不当 如果权重初始化不当,会使梯度在初始阶段就...
训练网络loss出现Nan解决办法 一.原因 一般来说,出现NaN有以下几种情况: 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。可以不断降低学习率直至不出现NaN为止,一般来说低于现有学习率1-10倍即可。 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...
训练过程中遇到损失值为NaN,说明数值不稳定或梯度爆炸。解决此问题,请尝试以下方法:1. 检查数据预处理:确保数据范围合理,避免出现异常值或过大的数值,这可能导致数值溢出。2. 梯度裁剪:设置梯度裁剪阈值,防止梯度过大,导致梯度爆炸。在计算梯度时,对梯度值进行限制,避免过大值。3. 使用更稳定...
浓缩为下面两种情况: 1. 梯度爆炸。解决方法:调学习率、梯度剪裁、归一化 2. 计算loss的时候有log0,可能是初始化的问题,也可能是数据的问题 最近使用 apex的amp 进行混合精度计算的时候出现了loss 为NAN 的情…
当训练网络时遇到loss值为NaN的问题,需要采取针对性的解决方案。首先,明确其可能的原因:过高的学习率可能导致早期出现NaN,尝试将学习率降低,通常减小1-10倍即可。循环神经网络中的梯度爆炸问题,可通过梯度截断(gradient clipping)来处理。除数为0、自然对数处理不当或数组越界也可能导致NaN,检查数据...
NaN的意思是not a number,不是一个数字。 1、梯度爆炸 一般loss的相关量是w——> w的相关量(更新方式)是梯度——>和梯度有关 原因:在学习过程中,梯度变得非常大,使得学习的过程偏离了正常的轨迹。 症状:观察输出日志(runtime log)中每次迭代的loss值,你会发现loss随着迭代有明显的增长,最后因为loss值太大以...
造成Loss为NAN的原因通常有以下几种: 1.1 学习率过大 学习率过大可能导致模型参数在训练过程中发生大的波动,使得损失函数的值变得不稳定,并最终变成无穷大或者非数值。 1.2 梯度爆炸 梯度爆炸是指梯度值过大,超过了计算范围,导致损失函数变得不稳定,甚至超出了浮点数的表示范围。