输入文本的长度直接影响到模型参数的多少,模型参数越多越难训练,可能会导致loss不下降的情况。 方法 之前分词后的文本截断到了500个词,此次把文本的长度截断到了50个。 结果 loss正常下降,且收敛速度很快,七个epoch之后在验证集上的准确率达到最高,为94.71%。 如果是用于短文本分类,减少文本的最大长度能够很好的改...
[metric[0] / metric[2], metric[1] / metric[2]] ) else: valid_acc, valid_l = self.test_(valid_iter, acc_func, loss) history.add( ['train_l', 'train_acc', 'valid_l', 'valid_acc'], [metric[0] / metric[2], metric[1] / metric[2], valid_l, valid_acc] ) return hist...
经过第三部分的分析,知道了梯度变为nan的根本原因是当x_i=0时依旧参与了x_i^\gamma的计算,导致在反向传播时计算出的梯度为nan。 要解决这个问题,就要保证在x_i=0时不会进行这样的计算。 新的PyTorch代码如下: def loss_function(x): mask = x < 0.003 gamma_x = torch.FloatTensor(x.size()).type_as...
pytorch loss 出现 nan 排查问题: 调整学习率为0,loss还为NAN--->与学习率无关 模型内关于除、log等可能出现异常的操作,加上 1e-8,loss还为NAN--->基本排除与模型运算有关 排查输入数据,将特征、标签遍历完,未发现异常值与空值 排查导入的词向量模型,发现内部存在大量空值与NAN--->貌似找到问题所在 ——...
loss计算结果=torch.cosine_similarity(a,b,dim=1).sum()/m 问题 在训练过程中显存一直增加 问题代码 accu_num += torch.cosine_similarity(torch.flatten(act,start_dim=1),torch.flatten(act_after_opu,start_dim=1),dim=1).sum() 以cosine为loss函数时,用cosine_similarity单独计算了一次cosine。其实不用...
1. 在其他paper中提出,经过许多次训练,loss一直都是平的 JSD散度有一个严重的问题,如果两种分布之间完全没有重叠部分,或者说重叠部分可以忽略,那么JSD散度将恒等于常数log2.换句话说,就算两种分布很接近,但是只要它们没有重叠,那么JS Divergence就是一个常数,这就使得网络没有办法通过这个损失函数去学习,因为它没办...
这段代码中的F.dropout实际上是没有任何用的, 因为它的training状态一直是默认值False. 由于F.dropout...
损失函数(Loss Function) 2. PyTorch中内建的损失函数 在torch.nn中内建了很多常用的损失函数,依据用途,可以分为三类: 用于回归问题(Regression loss):回归损失主要关注连续值,例如: L1范数损失(L1Loss), 均方误差损失(MSELoss)等。 用于分类问题(Classification loss):分类损失函数处理离散值,例如,交叉熵损失(Cros...
from utils.loss import SegmentationLosses from utils.calculate_weights import calculate_weigths_labels ...