在keras中，模型编译的参数loss指定了损失函数的类别，有两种指定方法：与回归任务不同，分类任务是指标签...
在keras中，模型编译的参数loss指定了损失函数的类别，有两种指定方法：与回归任务不同，分类任务是指标签...
loss = loss_func(val, target) 1. 2. 最近在跑一个项目,计算loss时用了很普通的MSE,在训练了10到300个batch时,会出现loss tensor([[nan nan nan nan]]类似的情况。对这个异常的loss进行梯度下降,会导致net的输出变为nan。在网上查了解决方案,都不好用: 学习率过大; loss过小(或者说除以了0 / 计算...
我恰恰碰上这种极端的情况,双输出,一个标签范围大概是个位数到几百,一个标签范围则是1e-3-1e-2左右。神经网络输出是loss nan. 首先明确,loss nan是由那个面向大数量级标签的输出导致的。一开始神经网络的输出大多为在-10-10之间的个位数(不管哪个输出路都是如此)。面向大数量级标签的输出跟标签差距太大,ms...
pytorch LSTM：反向传递时，在for循环中计算MSELoss返回NAN我的X_train包含很少的nan值。通过移除具有nan...
在解决 RuntimeError: function 'mselossbackward0' returned nan values in its 0th output 的问题时,我们可以从以下几个方面入手: 1. 确认出现错误的上下文 首先,需要明确你使用的是哪个深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow等)以及具体的模型架构。不同的框架和模型可能有不同的调试方法。 2. 检查mselossbackward...
→【结合函数图像可以看出来,celoss本质上是想让实际label位置的概率P无限接近于1,这样经过log(P)以后对应的loss位0。】 3、交叉熵损失+Sigmoid激活函数: (1)推导: 接着上一部分留下的问题,我们仍然以Sigmoid激活函数 a=\sigma (z) (其中 z=wx+b )为例。这次我们引入交叉熵损失,并以二分类为例,那么s损...
Final loss: nan, w:nan, b:nan 可以看到, 在 Epoch 100多次, 后, 就已经收敛了. 当然正常来说, 应该给 loss 设置一个阈值的, 不然后面都 inf 了, 我还在 epoch, 这就有问题了. 这里就不改了, 总是习惯留下一些不完美, 这样才会记得更深. 其目的也是在与数理 ML 整个训练过程, 用入门级的 线性...
两种损失函数的性质 异常值MSE对异常值敏感,因为它的惩罚是平方的,所以异常值的loss会非常大。MAE对异常之不敏感, 不妨设拟合函数为常数,那么MSE就相当于所有数据的均值(列出loss对c...为0即可。 如何选择 如果想要检测异常值则使用MSE,如果想学习一个预测模型则建议使用MAE,或者先进行异常值处理再使用MSE ...
BCE loss 一般是多个标签的二分类吧,这里只有真假一个标签的2分类。选MSE可能也是因为比较平滑好训练吧 我也照公式写了下,发现具体同时还得加个exp 防止计算中有非法值产生nan 0 回复 AIStudio810258 #6 回复于2020-09 thinc #3 其实还可以用负对数似然 这个我也去试试 0 回复 AIStudio810258 #7 回...