3.梯度爆炸或消失也可能导致loss为nan。梯度爆炸发生在深层网络中较为常见，当梯度值变得非常大时，...
遇到过这种情况。在计算loss中有除法运算，分母为0，就会出现nan。你可以尝试输入全0的数据，然后看看...
train loss 不断下降,test loss趋于不变,说明网络过拟合; train loss 趋于不变,test loss不断下降,说明数据集100%有问题; train loss 趋于不变,test loss趋于不变,说明学习遇到瓶颈,需要减小学习率或批量数目; train loss 不断上升,test loss不断上升,说明网络结构设计不当,训练超参数设置不当,数据集经过清洗...
3 train loss 趋于不变,test loss 趋于不变,说明学习遇到瓶颈,需要减小学习率或者批处理大小 4 train loss 趋于不变,test loss 不断下降,说明数据集100%有问题 5 train loss 不断上升,test loss 不断上升(最终变为NaN),可能是网络结构设计不当,训练超参数设置不当,程序bug等某个问题引起...
There could be multiple ways the Loss goes to NaN, and amp can indeed be one of them. Sorry, something went wrong. linwk20 mentioned this issue Apr 11, 2022 loss is NaN when pretraining on a small patch size #65 Open mx-mark mentioned this issue May 26, 2022 How to use ...
loss不断下降,说明网络仍然在学习。trainloss不断下降,testloss趋于不变,说明网络过拟合。trainloss趋于不变,testloss区域不变,说明学习曲线遇到瓶颈,需减小学习速率或批量数据尺寸。trainloss趋于不变,testloss不断下降,说明数据集100%有问题。trainloss不断上升,testloss不断上升(最终变为NaN ...
train loss 不断上升,test loss不断上升,说明网络结构设计不当,训练超参数设置不当,数据集经过清洗等问题。 train loss 趋于不变,train accuracy不断上升,说明网络学习能力不强,正确分类多数是大于0.5多一点,就会造成train loss趋于不变,而train accuracy不断上升 ...
请问这是你训练过程的截图吗,为什么我的训练过程是一个进度条呢?而且一个EPOCH后test_loss为nan? 有进度条,每次模型保存也会输出这个train loss 和 test loss 请问,我训练的类别是3类,原数据量是1573,做了四个方向的数据增强后,数据量为六千多,但是训练到后面,train loss和test loss基本趋向于稳定,大概是12-...
: Ctrl+F 出现搜索框 Ctrl+C 训练中断 修改参数: 1.test.prototxt和deploy.prototxt中mbox_conf_reshape层的最后一个dim,设置为为类别数 2.分别... solver.cpp:259] Train net output #0: mbox_loss = nan (* 1 = nan loss) I0216 10:16:51.435171 16036 SSD-caffe 实验 solver.cpp:243] Iteration...
loss: 包含要最小化的值的张量。 global_step: 可选变量,在变量更新后递增1。 var_list: 可选的变量对象列表或元组,用于更新以最小化损失。默认值为key GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES下的图表中收集的变量列表。 gate_gradients: 如何对梯度计算进行gate。可以是GATE_NONE、GATE_OP或GATE_GRAPH。