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
如果在迭代的100轮数以内,出现NaN,一般情况下的原因是你的学习率过高,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。 如果当前的网络是类似于RNN的循环神经网络的话,出现NaN可能是因为梯度爆炸的原因,一个有效的方式是增加“gradient clipping”(梯度截断来解决)。 可能用...
一般,情况下,loss或者梯度出现NAN的情况,都是出现了下溢出 或者 上溢出的情况,如果你恰好还使用的半精度或者混合精度,那肯定是加剧这种现象。 模型训练过程中出现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)操作的时候出现了上溢出现象,这里的解...
一般来说,Loss值为NaN的原因可能有以下几种: 梯度爆炸:在训练过程中,如果梯度值变得过大,会导致参数更新时发生溢出,从而使Loss值变为NaN。 学习率过高:过高的学习率会导致参数更新时发生过大的变化,从而使Loss值变为NaN。 损失函数计算错误:如果损失函数的计算出现错误,比如除以零或者对负数取对数,会导致Loss值变...
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变得非常大,导致loss值出...
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
1 梯度爆炸原因:学习的过程中,梯度变得非常大,使得学习的过程偏离了正常的轨迹。症状:观察每次迭代的loss值,会发现loss明显增长,最后因为loss值太大以至于不能用浮点去表示,所以变成了Nan。可采取的措施:1…
loss出现Nan,通常来说有两种可能的原因。一是训练数据存在脏数据,二是出现梯度爆炸或者梯度损失。 脏数据会导致非法计算的出现。比如 ,或者模型输出的类别与实际的类别数不匹配等。如果训练数据的顺序是固定的,模型总是在固定的轮数出现loss变为Nan就要高度怀疑是数据...
指数计算中可能出现INF，确保softmax等函数对大值进行了适当处理。标签缺失可能导致loss为NaN，需检查数据集的完整性。接下来，我们看几个具体案例：1. 梯度爆炸特征：loss值快速增大超出浮点范围，解决方法是降低学习率，针对出现问题的loss层调整loss_weight，或使用clip gradient限制梯度。2. 不当的损失...