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。 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...
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: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。 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...
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,...
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,这个缺省的层也会产生NaN。
在遇到类似问题时,通过检查并采取相应的措施,可以有效地解决loss出现nan的问题,提高模型训练的稳定性和性能。首先,检查数据集是否有问题是一个简单但重要的步骤。如果数据集没有问题,那么可以检查模型结构和训练过程是否合理。如果模型结构和训练过程也没有问题,那么可以考虑添加更多的训练数据或者调整模型的架构和参数来...
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...
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...
如何解决loss NAN的问题 问题 如上图所示,第二次迭代时出现NAN值,nan表示无穷大或者非数值,一般是在一个数除以0或者log(0)时会出现无穷大。可能的原因有:1)学习率过大;2)batch过大;3)不当的损失函数等。 试着将学习率和batch分别调低,但还是会出现nan,说明不是学习率和batch的问题。