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1. 原因
模型训练过程中#xff0c;修改Loss导致最后的结果出现NaN#xff0c;一般是因为数值不稳定导致#xff0c;主要有几个原因#xff0c;只需要一一排查即可#xff1a; 学习率过高#xff1a; 过大的学习率可能导致权重更新过… 目录 前言1. 原因2. 解决方式 前言
1. 原因
模型训练过程中修改Loss导致最后的结果出现NaN一般是因为数值不稳定导致主要有几个原因只需要一一排查即可 学习率过高 过大的学习率可能导致权重更新过大使得权重变得非常大或非常小从而导致数值不稳定性。 梯度爆炸 当反向传播过程中的梯度变得非常大时权重更新可能会导致数值不稳定。这通常与深度神经网络中的梯度消失/爆炸问题有关。 数值不稳定的激活函数 某些激活函数在输入值很大或很小的情况下可能产生数值不稳定性。例如Sigmoid函数在输入值非常大或非常小时可能会返回饱和的输出导致梯度接近于零。 数据预处理问题 数据中的异常值或不稳定性可能导致网络在处理这些值时出现数值问题。
2. 解决方式 降低学习率 减小学习率以减缓权重的更新速度防止权重变得过大。(不断降低学习率直至不出现NaN为止一般来说低于现有学习率1-10倍即可) 梯度裁剪 对梯度进行裁剪确保其不超过一个合理的阈值。这可以帮助防止梯度爆炸问题。(一个有效的方式是增加“gradient clipping”梯度截断来解决) 使用数值稳定的激活函数 选择激活函数时考虑使用数值稳定的函数例如ReLU修正线性单元。可能用0作为了除数导致了无穷大 检查数据 检查输入数据中是否存在异常值进行适当的数据预处理。(可能0或者负数作为自然对数) 使用更先进的优化器 一些优化算法对于处理数值不稳定性问题更有效例如Adam优化器。 监控梯度和权重的变化 在训练过程中监控梯度和权重的变化以便及时发现问题并采取适当的措施。 数值稳定性技巧 使用数值稳定性技巧如对数空间中的操作以防止数值溢出或下溢。(数据归一化减均值除方差或者加入normalization例如BN、L2 norm等 更换参数初始化方法对于CNN一般用xavier或者msra的初始化方法)
在实际应用中通常需要尝试多种方法来解决NaN损失的问题以找到最适合特定情况的解决方案。
