低精度是造成训练不稳定的一个重要原因,在大模型训练中,为了加速模型训练,往往会采用混合精度训练。即部分参数会采用低精度表示,降低内存占用和数据传输量。低精度表示,可能会造成数据溢出的问题,进而导致模型的训练不稳定。 解决方法 学习率调整 降低learning rate,找出loss spike之前最近的checkpoint,调整学习
参数初始化对模型训练有重要影响,特别是在深层神经网络中。良好的参数初始化可以帮助模型快速找到最优解,而不当的初始化则可能导致训练过程中的各种问题。 常见的参数初始化方法 🔧 1. 零初始化 零初始化是最简单的初始化方法,将所有参数初始化为零。这种方法通常不适用于深度神经网络,因为它会导致每个神经元的梯...
2. 稀疏模型的输出具有高方差,其对随机种子敏感(确定初始参数值,训练数据改组,要剔除的值等),因此有不同训练会导致不同的表现。 3. 现在都是混合精度训练,一些低精度的格式会影响梯度不稳定,从而导致训练不稳定。 4. 在训练过程中,由于每个输入样本仅触发部分专家,导致不同专家的梯度更新频率不同,这种不均衡的...
Rasa核心训练不稳定的原因可能有以下几个方面: 1. 数据质量不佳:Rasa核心训练的稳定性很大程度上取决于训练数据的质量。如果训练数据不充分、不准确或不平衡,模型的性能就会受到影响,导致训练结果...
大的batch收敛平稳,训练速度快,但是往往在测试集上表现差;小的batch收敛噪音大,训练速度慢,但是往往在测试集上表现好。 解决方法3(设置momentum) momentum(动量) 考虑物理世界中,如果一个小球从高处沿着斜坡滑下,当他遇到局部最低点的时候,由于具有动量(惯性),他会继续往前冲一段路,试图越过前一个坡。
解决办法: 使用如He或Xavier初始化方法,针对不同的激活函数进行特定的权重初始化。 3.数据不平衡 当数据集中某些类别的样本数量远多于其他类别时,模型可能偏向于多数类,导致训练不稳定。 解决办法: 使用数据增强、过采样、欠采样或使用损失函数加权等方法来处理不平衡数据。
此时生成器底层的梯度明显要高于之前版本的 GAN。此外,随着训练的进展,梯度流的变化趋势与预期一样:生成器在训练早期梯度较大,而一旦生成器被训练得足够好,判别器的顶层就会维持高的梯度。 7.不要采用早停法(early stopping) 可能是由于我缺乏耐心,我犯了一个愚蠢的错误——在进行了几百个 minibatch 的训练后,...
神经网络训练时,loss值 不稳定往往是由于以下几个原因: 1. 数据集的噪声和不确定性会导致训练时的随机性 ,从而导致训练误差出现波动。 2.网络结构 不合理或参数设置不当,导致模型无法从数据中学习到有效的特征,从而导致训练误差出现波动。 3. 训练算法的选择和参数设置也会影响到训练误差的稳定性。
在生成对抗网络中，解决训练不稳定的问题可以通过多种策略来实现，包括改进损失函数、优化网络结构、使用批次归一化、采用渐进训练与样本重用技术，以及正则化方法的应用。首先，改进损失函数是提升GAN训练稳定性的关键。传统的GAN使用最小化生成器和判别器之间的交叉熵损失，但这容易导致模式崩溃和模式塌陷。...
在生成对抗网络（GAN）中，解决训练不稳定的问题可以从多个方面入手：1. **优化损失函数**：采用替代性损失函数，如Wasserstein GAN中的Earth Mover distance（EM距离），它比传统的JS散度或KL散度在处理不连续分布时更具连续性，有助于稳定训练过程。2. **调整学习率**：采用Two Timescale Update ...