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 / 计算了 log(0)); 存在脏数据输入NaN。 试过上述
损失函数（loss function）是用来评测模型的预测值f(x)与真实值Y的相似程度，损失函数越小，就代表模型...
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mselossbackward0函数相关的输入数据 对于MSELoss(均方误差损失),如果其反向传播时返回了NaN值,通常是因为输入数据中存在NaN或无穷大(Inf)的值。你需要...
问当我使用torch.nn.function.mse_loss定义的损失函数时，损失将是NanEN损失函数（loss function）是用来...
nan的产生:除0 inf的产生:lr太大或者权重初始化太大 神经网络卷积池化 第四章 卷积层 1.对全连接层使用平移不变性(核不变)和局部性得到卷积层 2.卷积层将输入和卷积核进行交叉相关(卷积其实是交叉相关的180°翻转),加上偏移后得到输出 3.核矩阵和偏移是可学习的参数(核也在动态更新) ...
如果是若干次迭代后出现负loss，九成九梯度爆炸，出现nan值，依然要逐层检查，尤其注意自定义的部分代码...
①模型不稳定,导致更新过程中的损失出现显著变化; ②训练过程中,在极端情况下,权重的值变得非常大,以至于溢出,导致模型损失变成 NaN等等。 2、Smooth L1损失: Smooth L1损失函数是在Fast R-CNN中被提出,主要目的是为了防止梯度爆炸。 对于目标检测中的回归问题,最初大多采用均方误差损失 ||y-f(z)||^{2} ,这...
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...
将输入压平到nn.MSELoss() 、、、 这是一个YouTube视频的截图,它实现了丢失的函数,这是YOLOv1原始研究论文中的内容。 该视频只是提到了原因,因为nn.MSELoss()期望输入的形状(a,b), 浏览14提问于2022-03-05得票数 0 2回答 PyTorch中多输出回归问题的RMSE损失 、...