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英文字典中文字典相关资料:


  • 训练网络loss出现Nan解决办法 - 知乎
    原因：有时候损失层中loss的计算可能导致NaN的出现。 比如，给 InfogainLoss 层（信息熵损失）输入没有归一化的值，使用带有bug的自定义损失层等等。 现象：观测训练产生的log时一开始并不能看到异常，loss也在逐步的降低，但突然之间NaN就出现了。
  • Pytorch训练模型损失Loss为Nan或者无穷大（INF）原因 . . .
    现象：观察每次迭代的loss值，会发现loss随着每轮迭代明显增长，并且越来越大，最后loss值太大最终超过了浮点型表示的范围，所以变成了Nan。 解决方法：
  • pytorch 训练loss 往下降 然后 突然为nan . . .
    Loss为NAN意味着损失函数的值变成了无穷大或者非数值，这可能会导致模型无法收敛或者出现其他问题。 本文将介绍造成Loss为NAN的原因，并提供一些解决方法。
  • 在训练过程中loss出现NaN的原因以及可以采取的方法 - 我们 . . .
    症状：观察输出日志(runtime log)，应该可以看到学习率变成Nan 可采取的方法：修改文件中所有能影响学习率的参数。 比如，如果你设置的学习率策略是lr_policy:"policy"，而你又忘了设置最大迭代次数max_iter,那么最后你会得到lr=NaN
  • pytorch训练一段时间突然出现NaN - CSDN博客
    相信很多人都遇到过训练一个deep model的过程中，loss突然变成了NaN。 在这里对这个问题做一个总结。 一般来说，出现 NaN 有以下几种情况： 1 如果在迭代的100轮以内，出现 NaN ，一般情况下的原因是因为你的学习率过高，需要降低学习率。
  • 模型训练 loss变成NAN的原因解决方法 - 知乎
    最近使用apex的amp 进行 混合精度计算 的时候出现了loss 为NAN 的情况，PyTorch1 6之后都自带amp模型了，不过这里依然从apex中加载的amp模块。 一般，情况下，loss或者梯度出现NAN的情况，都是出现了下溢出 或者 上溢出的情况，如果你恰好还使用的半精度或者
  • 深度学习网络训练，Loss出现Nan的解决办法-腾讯云开发者 . . .
    本文分析了训练神经网络时loss出现NaN的原因及解决方案。 包括学习率过高、梯度爆炸、不当损失函数和输入含NaN等，针对不同情况提出了降低学习率、梯度截断、检查损失函数和重整数据集等方法。
  • 深度学习网络训练，Loss出现Nan的解决办法 - 阿里云开发者社区
    loss随着每轮迭代越来越大，最终超过了浮点型表示的范围，就变成了NaN。 措施： 减小solver prototxt中的base_lr，至少减小一个数量级。如果有多个loss layer，需要找出哪个损失导致了梯度爆炸，并在train_val prototxt中减小该层的loss_weight，而非是减小
  • 大模型训练中 Loss 出现 NaN 的解决策略 - InfoQ 写作社区
    本文将探讨导致 loss 出现 nan 的原因，以及相应的解决方法。 一、原因分析 梯度爆炸是导致 loss 出现 nan 的一个常见原因。 当梯度在反向传播过程中不断放大，会使得权重更新步长过大，导致 loss 值无法收敛。 数据集有问题 如果数据集中存在异常值或者标签错误，会导致模型在训练时无法正确学习，从而使 loss 值出现 nan。 初始化权重不当 如果权重初始化不当，会使梯度在初始阶段就变得非常大，导致 loss 值出现 nan。 激活函数选择不当 一些激活函数（如 sigmoid 和 tanh）在输入值过大或过小的情况下，会出现梯度接近于 0 的情况，这也会导致 loss 无法收敛。 二、解决方法 梯度剪裁是一种有效防止梯度爆炸的方法。
  • Pytorch 损失函数为nan的解决方法|极客笔记 - Deepinout
    梯度爆炸或梯度消失是深度学习中经常遇到的问题，可能导致损失函数的值变为NaN。 解决这个问题的方法通常是使用梯度截断技术，即在反向传播过程中限制梯度的范围，以防止梯度过大或过小。





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