1.输入数据中可能存在nan或无穷大的值，这会导致模型在计算过程中产生nan的loss值；解决办法：检查数据...
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...
这说明softmax在计算的过程中得到了概率值出现了零,由于softmax是用指数函数计算的,指数函数的值都是大于0的,所以应该是计算过程中出现了float溢出的异常,也就是出现了inf,nan等异常值导致softmax输出为0. 当softmax之前的feature值过大时,由于softmax先求指数,会超出float的数据范围,成为inf。inf与其他任何数值的...
2 train loss 不断下降,test loss 趋于不变,说明网络过拟合 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,...
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 ...
试着把你当前的学习速率乘以 0.1 或 10。 克服NaNs: 减小学习速率,尤其是如果你在前 100 次迭代中就得到了 NaNs。 NaNs 的出现可能是由于用零作了除数,或用零或负数作了自然对数。 最后在我经过无数次调参过后的心得:过拟合是训练神经网络的一个好的开始,过拟合总比欠拟合好...
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-...
solver.cpp:259] Train net output #0: mbox_loss = nan (* 1 = nan loss) I0216 10:17:10.881077 16036 caffe学习 绘制loss和accuracy Caffe # store the train loss 小写.net 我不知道为什么显示的为大写train_loss[it] = solver.net.blobs['loss'].data...本文在LeNet5结构的基础上通过不断调整...
M Yeung,L Rundo,Y Nan,... - 《Journal of Digital Imaging》 被引量: 0发表: 2023年 SemSegLoss: A python package of loss functions for semantic segmentation Image Segmentation has been an active field of research as it has a wide range of applications, ranging from automated disease detection...