googlenet深度学习新人,训练的loss值突然变为0后一直变化,请问会是什么原因 [问题点数:40分]

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解决Caffe训练过程中loss不变问题
caffe中<em>loss</em>保持87.33和0.69的解决办法
用keras构建了一个简单神经网络,loss一直卡在0.69不动
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tensorflow训练网络时loss出现nan值,准确率为0的问题解决方法(尝试)
问题:在使用tensorflow<em>训练</em>网络的时候,发现每次一个batch<em>训练</em>时,它的<em>loss</em>都为nan,导致准确率都为0。nan是代表无穷大或者非数值,一般在一个数除以0时或者log(0)时会遇到无穷大,所以你就要想想是否你在计算损失函数的时候,你的网络输出为0,又计算log,从而导致出现nan。网上也有很多原因的解释,比如学习率过大,batch过大,或者本身数据就很脏等等原因,我尝试减小学习率,从...
train loss经常出现0怎么回事
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caffe 训练模型 loss为很小的数字 且呈现周期性现象 的原因 (shuffle参数的作用)
最近在用caffe<em>训练</em>自己的SSD模型,结果发现<em>loss</em>会跳到一个几乎为0的数字,然后又会跳出来,之后<em>一直</em>出现周期性的现象,如图: 找了很多的原因,没在网上找到相同的问题,倒是有人提到产生数据集要采用shuffle参数,我自己也知道这个参数,但是没太在意。最终发现在生成数据集的时候,只要加上shuffle参数就可以了。 后来自己也思考了一下原因,可能是没有shuffle的情况下,连续几...
深度学习loss下降,精度不提高,怎么解?
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TensorFlow学习(一)——tensorboard,可视化(如制作loss损失变化图【重要】)summary/scalar/histogram/FileWriter
TensorFlow开发了一个特别有用的可视化工具包:TensorBoard,既可以显示网络结构,又可以显示<em>训练</em>和测试过程中各层参数的<em>变化</em>情况,也是现实神经网络流程图,分为四个部分,第一部分介绍步骤,第二部分是完整代码,第三部分是运行结果。 第一部分:基本步骤 A、神经网络流程图 所有流程图需要添加如下小部件:,网络层层(layer),输入(input-x,input-y),权重(weigh...
训练loss以及测试集loss之间关系
转载自:https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/79874555 一,train <em>loss</em>与test <em>loss</em>结果分析 4666 train <em>loss</em> 不断下降,test <em>loss</em>不断下降,说明网络仍在学习; train <em>loss</em> 不断下降,test <em>loss</em>趋于不变,说明网络过拟合; train <em>loss</em> 趋于不变,test <em>loss</em>...
深度学习---之不同loss变化情况,之有可能的问题
转载:http://doc.okbase.net/jacke121/archive/283490.html
keras GAN训练loss不发生变化,accuracy一直为0.5
可能是激活层的激活方式与损失函数不匹配。 一般使用sigmoid,损失函数使用binary_crossentropy ;使用softmax,损失函数使用categorical_crossentropy。 作者:Yohanna 链接:https://www.zhihu.com/question/36307214/answer/364963552 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获...
关于训练时Loss值不变的情况分析
今天在搭建简单模型<em>训练</em>花数据的时候发现<em>loss</em>,始终为一个数。 <em>loss</em>:实际输出值和标签值之间的误差距离。在分类任务中,如何评判输出和期望之间的接近? 交叉熵:刻画了两个概率分布之间的距离。是分类问题中应用比较广的一种损失函数。 反向更新权重:有了损失函数,知道了实际输出和真实值之间的距离,用梯度求导更新权重。 学习率:公式中的a就是学习率,表示的是每次权重更新的大小。 学习率设置...
Deep Learning 之 训练过程中出现NaN问题
相信很多人都遇到过<em>训练</em>一个deep model的过程中,<em>loss</em><em>突然</em>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。可以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。 2.如果当前的网络是类似于RNN的循环神经网络的话,出现NaN
deeplab v3+训练loss不收敛问题
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训练loss不下降原因集合
一,train <em>loss</em>与test <em>loss</em>结果分析 train <em>loss</em> 不断下降,test <em>loss</em>不断下降,说明网络仍在学习; train <em>loss</em> 不断下降,test <em>loss</em>趋于不变,说明网络过拟合; train <em>loss</em> 趋于不变,test <em>loss</em>不断下降,说明数据集100%有问题; train <em>loss</em> 趋于不变,test <em>loss</em>趋于不变,说明学习遇到瓶颈,需要减小学习率...
用自制数据训练修改过的基于caffe的fcn网络时loss在一个较大值震荡的解决方法
基于caffe的fcn网络<em>训练</em>自制数据时<em>loss</em>在一个较大值震荡的解决方法 用自己数据<em>训练</em>修改后的fcn网络,可能会遇到<em>loss</em>在一个较大值附近震荡。通过查询资料和借助网络资源,初步有两个比较好的方法来处理这个问题;<em>训练</em>网络时初始化权重对<em>训练</em>的影响比较大。做过这样的测试,<em>训练</em>网络数据利用默认初始化方式,<em>loss</em>降到一个较大值附近就不下降了。通过已有网络赋值,或者其他初始化权重方式可以获得不错
yolov3训练loss为0
总结一下,<em>loss</em>为空就是没有标签,数据的问题。经过调查发现,是因为labels中文件为空是因为voc_label.py中的 classes 与数据中标签没有对上,所以labels中文件都为空,classes修改为自己的就可以了代码如下:import xml.etree.ElementTree as ET import pickle import os from os import listdir...
Tensorflow交叉熵计算错误
转载请标明出处:小帆的帆的专栏出现错误的原因-y * np.log(a) - (1-y) * np.log(1 - a)当a = y = 0.0, y * np.log(a) = 0 * -inf = nan 当a = y = 1.0, (1 - y) * np.log(1 - a) = 0 * -inf = nan 出现nan的核心原因是log(0.0) = -inf, 所以a的取值才是关键
使用caffe训练时Loss变为nan的原因
梯度爆炸原因:梯度变得非常大,使得学习过程难以继续现象:观察log,注意每一轮迭代后的<em>loss</em>。<em>loss</em>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<em>loss</em> layer,需要找出哪个损失层导致了梯度爆炸,并在train_val.prototxt中减小该层的<em>loss</em>_weight,而非是减小
训练网络出现loss突然上升或者直接NaN......
粗略写一下: 解决方式,把初始化方式换掉。。。我们之前用的切断正态分布,,现在考虑下: http://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/51338178 经验说: 1.一般我们都会用优秀的modelzoo参数初始化我们的参数,可能是这个参数值过大的问题。 2.不恰当的<em>loss</em>函数。 待续......
深度学习---loss变nan
1.梯度爆炸 原因:在学习过程中,梯度变得非常大,使得学习的过程偏离了正常的轨迹。 症状:观察输出日志(runtime log)中每次迭代的<em>loss</em>值,你会发现<em>loss</em>随着迭代有明显的增长,最后因为<em>loss</em>值太大以致于不能用浮点数去表示,所以变成了NaN。 可采取的方法:1.降低学习率,比如solver.prototxt中base_lr,降低一个数量级(至少)。如果在你的模型中有多个<em>loss</em>...
训练深度学习网络时候,出现Nan是什么原因,怎么才能避免?(转)
转自:https://www.cnblogs.com/bonelee/p/8603750.htmlfrom:https://www.zhihu.com/question/49346370 Harick  梯度爆炸了吧。我的解决办法一般以下几条:1、数据归一化(减均值,除方差,或者加入normalization,例如BN、L2 norm等);2、更换参数初始化方法(对于CNN,一般用xavier...
记录模型训练loss值的变化
记录<em>训练</em>过程中的每一步的<em>loss</em><em>变化</em> if verbose and step % verbose == 0: sys.stdout.write('\r{} / {} : <em>loss</em> = {}'.format( step, total_steps, np.mean(total_<em>loss</em>))) sys.stdout.flus...
深度神经网络训练过程中,损失函数的值没有变化
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CRNN训练accurary一直为0是怎么回事
出现这个情况可能有两种原因,一是数据标签错了,二是学习率没设置的原因。 我遇到的是第二个原因,已经成功解决。crnn<em>训练</em>时有很多参数需要设置,源码提供了默认值,其中学习率(lr)的默认设为0.01。如果自己<em>训练</em>的话,把lr设置为0.001甚至0.0001,就不会出现<em>loss</em>很大、accurary很低的情况。 之前<em>训练</em>时使用默认的lr,<em>训练</em>时accurary为0,。重新设置lr为0.0001,a...
caffe训练数据时,accuracy 一直是0
出现这种情况是因为caffe要求分类编号是从0开始。只需要将分类重新编号就ok~
Loss和神经网络训练
出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50521064  声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处 1.<em>训练</em> 在前一节当中我们讨论了神经网络静态的部分:包括神经网络结构、神经元类型、数据部分、损失函数部分等。这个部分我们集中讲讲动态的部分,主要是<em>训练</em>的事情,集中在实际工程实践<em>训练</em>过程中要注意的一些点,如何找到最合适的
深度学习中的损失函数总结
图片分类里的Center Loss 目标函数,损失函数,代价函数 损失函数度量的是预测值与真实值之间的差异.损失函数通常写做L(y_,y).y_代表了预测值,y代表了真实值. 目标函数可以看做是优化目标,优化模型的最后目标就是使得这个目标函数最大或者最小. 代价函数类似于目标函数. 区别:目标函数(代价函数)可以包含一些约束条件如正则化项. 一般不做严格区分.下面所言损失函数均不包含正则项. 常见
深度学习:CNN】GoogLeNet (1)
参考博客:http://blog.csdn.net/liumaolincycle/article/details/50471289#t0 具体网络配置如链接:https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/models/bvlc_<em>googlenet</em>/train_val.prototxt         保证计算资源不变(cpu/memory)的基础上
TensorFlow训练网络过程中出现NAN值
在神经网络<em>训练</em>过程中,可能会出现Weight/Bias等值为NaN(Not a Number)的问题,这是因为在<em>训练</em>过程中权重出现了无穷与非数值的情况。现就出现NAN值问题的原因及解决方案进行总结。未完待续。。。 1. 学习率设置问题 学习率设置不到可能会导致出现NAN值,而且通常是学习率过大导致。 2. 优化器选择问题 在用多元线性回归解决房价预测问题时就遇到过权重出现NAN值问题。先采...
caffe 准确率一直震荡,从0到0.6反复
可能原因: 猜测版,未经证实,如有虚言,不要怪我…… 一、学习率太大,一般说法,但是通过lr policy调试学习次数很多之后应该不会出现这种情况吧 二、solver里的test interval* train batch size 应该>=train image 总数,保证全部图片循环一轮之后再测试。之前我就是test interval设的太小了,导致accuracy<em>一直</em>震荡……    
caffe训练loss=nan的原因
梯度爆炸      梯度变得非常大,最后<em>loss</em>全为nan,每一轮迭代后的<em>loss</em>,其随着迭代次数的增加,最后超出浮点型表示的范围就是nan。 原因:       1、基础学习率base_lr可能太大,一般要降低至少一个数量级       2、具体哪个层的<em>loss</em>梯度爆炸,具体减小该层的<em>loss</em>_weight       3、预<em>训练</em>模型不适合微调 解决方法:       1、
深度学习网络训练中出现loss函数为nan的原因
说法一:说明<em>训练</em>不收敛了, 学习率太大,步子迈的太大导致梯度爆炸等都是有可能的,另外也有可能是网络的问题,网络结构设计的有问题。我现在的采用方式是:1. 弱化场景,将你的样本简化,各个学习率等参数采用典型配置,比如10万样本都是同一张复制的,让这个网络去拟合,如果有问题,则是网络的问题。否则则是各个参数的问题。2. 如果是网络的问题,则通过不断加大样本的复杂度和调整网络(调整拟合能力)来改变。3....
各种梯度优化算法介绍(SGD Loss剧烈波动)
注:之前用faster rcnn和subcnn<em>训练</em>数据时,看到<em>loss</em><em>一直</em>在波动,没有收敛的趋势,以为自己<em>训练</em>有问题, 后来看了SGD的介绍,再了解这属于正常的,具体看下面介绍吧。 ===================================================================================== 梯度下降是最流行的优化算
loss曲线震荡分析
计算机视觉交流群:677855967,欢迎大家加入交流。 Loss曲线震荡: 分析原因:  1:<em>训练</em>的batch_size太小   1.       当数据量足够大的时候可以适当的减小batch_size,由于数据量太大,内存不够。但盲目减少会导致无法收敛,batch_size=1时为在线学习。 2.  batch的选择,首先决定的是下降方向,如果数据集比较小,则完全可以采用全数据集的形...
【Keras情感分类】训练过程中出现的问题汇总
Q:<em>训练</em>过程中<em>loss</em>数值为负数? 【原因】输入的<em>训练</em>数据没有归一化造成 【解决方法】把输入数值通过下面的函数过滤一遍,进行归一化 #数据归一化 def data_in_one(inputdata): inputdata = (inputdata-inputdata.min())/(inputdata.max()-inputdata.min()) return inputda
关于binary_crossentropy损失函数为负的问题
数据一定要归一化。
转:Caffe 训练loss等于87.33的原因及解决方法
如题,在caffe<em>训练</em>时,遇到这个特殊的数字之后,<em>loss</em>会<em>一直</em>就是这个数字。 网上虽然有很多针对这个问题调参的trick,但少有详细的分析,因此,有必要研究一下caffe的源代码。 softmax的公式为 pk=exp(xk)∑iexp(xi) 其中x为softmax前一层的输出 softmax的<em>loss</em>计算公式也很简单,就是对softmax之后预测的概率做对数似然函数
【tensorflow】训练网络loss突然出现nan的情况
尝试在MNIST上跑AlexNet,然而发现<em>loss</em><em>一直</em>下降的时候,在某一时刻<em>突然</em>出现了nan。 在tensorboard上显示如下: 可以看到在最后面的accuarcy<em>突然</em>下降。一开始百思不得其解, 原因其实在于交叉熵中的 y_truth * log(y_predict) log(0) * 0的时候, 则会出现NaN, 一旦出现这个情况,网络<em>训练</em>结果必然完蛋 https://...
训练Cifar10网络时,遇到训练结果始终Accuracy不变,Loss=87.33的情况
网上搜索结果有建议如下,尚未验证 1、观察数据中是否有异常样本或异常label导致数据读取异常 2、调小初始化权重,以便使softmax输入的feature尽可能变小 3、降低学习率,这样就能减小权重参数的波动范围,从而减小权重变大的可能性。这条也是网上出现较多的方法。 4、如果有BN(batch normalization)层,finetune时最好不要冻结BN的参数,否则数据
tensorflow 运行过程中loss出现 NaN
描述:在<em>训练</em>的是<em>loss</em>正常,测试的时候出现了NaN 解决方法:通过打印softmax()之后的结果,发现出现了0值,导致后面出现log(0)=NaN的情况;    参考链接:http://stackoverflow.com/questions/33712178/tensorflow-nan-bug http://blog.csdn.net/sinat_16823063/article/d
急急急!使用keras训练BiLSTM时,经过几个epoch后,loss增大,acc降低是什么原因
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损失函数:sigmoid与binary_crossentropy,以及softmax与categorical_crossentropy的关系
1,用sigmoid作为激活函数,为什么往往损失函数选用binary_crossentropy 参考地址:https://blog.csdn.net/wtq1993/article/details/517414712,softmax与categorical_crossentropy的关系,以及sigmoid与bianry_crossentropy的关系。 参考地址:https://www.zhih...
Keras中的多分类损失函数categorical_crossentropy
from keras.utils.np_utils import to_categorical注意:当使用categorical_crossentropy损失函数时,你的标签应为多类模式,例如如果你有10个类别,每一个样本的标签应该是一个10维的向量,该向量在对应有值的索引位置为1其余为0。可以使用这个方法进行转换:from keras.utils.np_utils import to_catego
机器学习训练问题:train acc 和 val acc 突然大幅下跌
问题描述:在<em>训练</em>https://github.com/Goldesel23/Temporal-Ensembling-for-Semi-Supervised-Learning的模型时,用paper上的lr=0.001,<em>训练</em>十几个epoch后,acc迅速上升,这在lr=0.0002上从未出现,但是在acc达到0.5左右,acc<em>突然</em>在3,4个epoch中下降到0.1(svhn),而且再无法提升。 问题...
深度学习收敛问题可能出现的情况
1.数据库太小一般不会带来不收敛的问题,只要你<em>一直</em>在train总会收敛(rp问题跑飞了不算)。反而不收敛一般是由于样本的信息量太大导致网络不足以fit住整个样本空间。样本少只可能带来过拟合的问题,你看下你的training set上的<em>loss</em>收敛了吗?如果只是validate set上不收敛那就说明overfitting了,这时候就要考虑各种anti-overfit的trick了,比如dropou...
损失函数
目录:一、0-1损失函数二、平方损失函数(Square Loss):主要是最小二乘法(OLS)中; 三、绝对值损失函数四、对数损失函数(Cross Entropy Loss,Softmax Loss ):用于Logistic 回归与Softmax 分类中; 五、指数损失函数(Exponential Loss) :主要用于Adaboost 集成学习算法中; 六、铰链损失函数(Hinge Loss):...
深度学习 --- 优化入门一(梯度下降所面临的问题)
前面几节详细介绍了卷积神经网络和深度卷积神经网络,这个网络可以说是为图像处理量身制作,同时在2010年,hintion带领的团队使用AlexNet网络(深度卷积网络)在ImageNet大赛中获得冠军,更是奠定了卷积网络的商业地位,到目前为止该网络也是图像识别的主要网络之一。本节开始针对深度网络进行优化探讨,然后针对卷积神经网络探讨优化问题本篇。不是本人所写,是国外的博客,在阅读时,感觉写的很好,同...
tensorboard无法显示loss
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caffe 进行自己的imageNet训练分类:loss一直是87.3365,accuracy一直是0
caffe 进行自己的imageNet<em>训练</em>分类:<em>loss</em><em>一直</em>是87.3365,accuracy <em>一直</em>是0,可能的原因是: 标签的问题: imagelist中,图像分类的标签label一定要从0开始,分类层的 num_output 和 标签的值域 不符合: a. 要知道imagenet是进行1000类的分类任务,我自己的数据是一个二分类,就一定要把最后‘fc8’InnerProduct的分类
神经网络训练时,出现NaN loss
1、梯度爆炸 原因:在学习过程中,梯度变得非常大,使得学习的过程偏离了正常的轨迹 症状:观察输出日志(runtime log)中每次迭代的<em>loss</em>值,你会发现<em>loss</em>随着迭代有明显的增长,最后因为<em>loss</em>值太大以至于不能用浮点数去表示,所以变成了NaN。 可采取的方法:1.降低学习率,比如solver.prototxt中的base_lr,降低一个数量级(至少)。如果在你的模型中有多个<em>loss</em>
用 caffe做图像分割实验时,loss值很诡异
最近在做图像分割的实验,使用的是CRF as RNN的网络,但是<em>训练</em>起来有些诡异,<em>loss</em>降低得飞快,不一会儿就降一半。然后<em>一直</em>到个位数时,我觉得应该可以test了。然后使用<em>训练</em>好了的模型,用python接口加载,输出结果一看,全是黑的,没有分割。仔细想想,这个<em>loss</em>值这么低,不应该会这样阿!难道是<em>loss</em>计算错了?然后再想想最后<em>loss</em>层的输入,一个是网络的最后计算结果。于是在test中把最后一
深度学习之收敛问题
最近在用caffe, 想用caffe来做人脸识别。使用的是1558个人的人脸数据集,每个人35张照片<em>训练</em>,15张照片用于验证。使用caffe中自带的caffenet模型来进行微调,但是最后的误差<em>一直</em>在7点多以上,<em>请问</em>大家,是模型有问题,还是数据集问题,总是达不到收敛的效果,希望大家为我解答 添加评论 知乎用户、不懂这个世界赞同 1.数据库太小一般不
caffe训练CNN时,loss不收敛原因分析
人工智能/机器学习/<em>深度学习</em>交流QQ群:811460433 也可以扫一扫下面二维码加入微信群,如果二维码失效,可以添加博主个人微信,拉你进群 1. 数据和标签 数据分类标注是否准确?数据是否干净? 另外博主经历过自己创建数据的时候数据标签设置为1,2,...,N,<em>训练</em>的时候最后FC层设置的输出output num为N。<em>训练</em>的时候<em>loss</em><em>一直</em>不降。后来将标签改为0,1,2,...,N-1...
使用 tensorflow 训练网络 loss 突然出现 nan 的情况
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Tensorflow 3. 训练过程,出现loss=NAN的问题?
  ① 问题可能原因:  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学习率过高,需要降低学习率。我们可以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;  2. 如果当前的网络是类似于RNN的循环神经网络的话,出现NaN可能是因为梯度爆炸的原因,一个有效的方式是增加“gradient clipping”(梯度截断来解决);  3. 可能用0作为了除...
用darkenet训练yolov3,跑着跑着LOSS越来越大,然后就出现了大面积NAN,LOSS,IOU等都是NAN值
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caffe loss一直nan什么情况
1、  http://blog.csdn.net/kuaitoukid/article/details/42120961 2、 http://blog.csdn.net/huangynn/article/details/52947894
深度学习训练中cost突然出现NaN
问题:在<em>深度学习</em><em>训练</em>中,之前的cost是正常的,<em>突然</em>在某一个batch<em>训练</em>中出现Nan。 网络搜索的资料: 1. How to avoid that Theano computing gradient going toward NaN https://stackoverflow.com/questions/40405334/how-to-avoid-that-theano-computing-
[深度学习] 梯度消失与梯度爆炸、Loss为Nan的原因
现象 如何确定是否出现梯度爆炸? 在<em>训练</em>过程中出现梯度爆炸会伴随一些细微的信号,如: (1)模型无法从<em>训练</em>数据中获得更新; (2)模型不稳定,导致更新过程中的损失出现显著<em>变化</em>; (3)<em>训练</em>过程中,模型的损失<em>变为</em>Nan。   梯度消失与梯度爆炸原因 首先,来看神经网络更新梯度的原理,即反向传播算法。 详细推导参考:反向传播算法 通过反向传播算法更新梯度的公式可以看到,影响梯度...
Caffe 训练出现 loss = 1.#QNAN 的解决方法。
问题描述: 同样的prototxt文件,同样的数据,在不同的显卡上,一个<em>训练</em>正常,一个出现 <em>loss</em> = 1.#QNAN。 解决方法:         编译 caffe 程序的时候在 CommonSettings.props 的 CudaArchitecture 中加入 compute_61, sm_61。 由于能正常<em>训练</em>的显卡是 GTX TITAN X,出现 1.#QNAN 的是 GTX
caffe中自带的googlenet训练自己的数据
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【caffe】googlenet在windows下训练以及遇到的一系列问题——【caffe学习四】
大部分步骤可以参考上篇:http://blog.csdn.net/qq_15947787/article/details/78428478 本文在上篇的基础上进行说明 步骤1-4同上篇。 5.修改create_imagenet.sh内容: 与上篇不同的是RESIZE_HEIGHT与RESIZE_WIDTH修改为224 #!/usr/bin/env sh # Create the
解决loss中途出现nan的问题
参考博文: http://blog.sina.com.cn/s/blog_6ca0f5eb0102wr4j.html https://www.zhihu.com/question/49346370 参考链接:https://www.zhihu.com/question/52242037/answer/184101547
出现NAN问题!!!!!!!!!
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caffe小问题大烦恼——caffe 训练出现 loss = 1.#QNAN
配置文件中学习率base_Ir设置过大,适当减小。
deep learning实践经验总结2--准确率再次提升,到达0.8,再来总结一下
deep learning实践经验总结 最近拿caffe来做图片分类,遇到不少问题,同时也吸取不少教训和获得不少经验。
深度学习网络模型训练loss为nans的总结
在网络<em>训练</em>中经常出现<em>loss</em>为nans的情况。 主要原因有如下: 梯度爆炸 原因:巨大的梯度值使model的学习过程off-track。 检测方法:查看运行时日志,您应该查看每个迭代的损失值。您会注意到,损失开始从迭代到迭代显著地增长,最终损失将太大,无法用浮点变量表示,它将成为nan。 措施:减少base_lr (在solver.prototxt中) 至少一个数量级。如果mod
深度学习(一)—— 损失函数(loss function)的前因后果
         这是自己更细的第一个原创作品,经过这么久的<em>深度学习</em>,到现在自己可以做一些小的项目,有一一些发自内心的感慨。基础知识掌握情况决定研究的高度,我们刚开始接触<em>深度学习</em>时,一般都是看到别人的概括,这个方法很好能让我们快速上手,但是也有一个很大的缺点, 知识理解的不透彻,导致我们对算法优化时一头雾水。我也是抱着知识总结的思想开始自己的<em>深度学习</em>知识精髓的探索,也希望能从中帮助到更多人。文章中...
训练神经网络交叉熵loss变为NaN的解决办法
最近继续在用MNIST跑一些简单的MLP玩,发现当把隐节点数从300提高到1000之后<em>训练</em><em>loss</em>就变成了全程NaN,在网上搜了搜发现原因因为交叉熵<em>loss</em>中用到了log函数,当输入为0时就会出现NaN。一个直接的结局方法是在log的输入中加上一个非常小的数(e.g. 1e-10)。不过如此修改之后,我发现测试<em>loss</em>虽然不是NaN了,却变成了始终振荡,原因是学习率过大所导致的,将学习率调低一个数
深度学习中过拟合与防止过拟合的方法
1.什么是过拟合? 过拟合(overfitting)是指在模型参数拟合过程中的问题,由于<em>训练</em>数据包含抽样误差,<em>训练</em>时,复杂的模型将抽样误差也考虑在内,将抽样误差也进行了很好的拟合。 具体表现就是最终模型在<em>训练</em>集上效果好;在测试集上效果差。模型泛化能力弱。 2.过拟合产生的原因? (1)在对模型进行<em>训练</em>时,有可能遇到<em>训练</em>数据不够,即<em>训练</em>数据无法对整个数据的分布进行估计的时候
caffe中的各种loss函数
转自:https://blog.csdn.net/u012177034/article/details/52144325 机器学习的目的就是通过对<em>训练</em>样本输出与真实值不一致的进行惩罚,得到损失Loss,然后采用一定的优化算法对<em>loss</em>进行最小优化,进而得到合理的网络权值。本文介绍Caffe中含有的常见的LossLayer及其参数设置方法 Caffe的LossLayer主要由6个: (1)Co...
Tensorflow 中网络准确度不变,权重初始化NaN问题
最近刚刚接触<em>深度学习</em>,由于项目涉及到一些移动端开发的问题,也听了一些朋友的建议,最后决定选择tensorflow作为研究<em>深度学习</em>的平台。这两天照着tflearn官网的VGGNet的demo,用tensorflow实现了VGGNet,然而在用17flowers<em>训练</em>集进行<em>训练</em>的时候,发现不管迭代多少次,准确率和<em>loss</em>函数始终维持在相对不变的值,也就是网络不收敛。一开始很懵逼,毕竟是照着官网的demo
Caffe训练时Loss不下降问题
文章作者:Tyan 博客:noahsnail.com &amp;nbsp;|&amp;nbsp; CSDN &amp;nbsp;|&amp;nbsp; 简书 1. 问题描述 今天使用Caffe进行分类模型<em>训练</em>时,迭代到一定次数后<em>loss</em><em>突然</em>增大到某个固定值,然后保持不变。日志如下: I0705 14:57:14.980687 320 solver.cpp:218] Iteration 44 (2.60643 ...
深度学习之---loss等于87.336
如题,在caffe<em>训练</em>时,遇到这个特殊的数字之后,<em>loss</em>会<em>一直</em>就是这个数字。 网上虽然有很多针对这个问题调参的trick,但少有详细的分析,因此,有必要研究一下caffe的源代码。 softmax的公式为 pk=exp(xk)∑iexp(xi) 其中x为softmax前一层的输出 softmax的<em>loss</em>计算公式也很简单,就是对softmax之后预测的概率做对数似然函数 <em>loss</em>=−∑ky...
训练网络出现loss为NaN的情况
1.梯度爆炸 原因:在学习过程中,梯度变得非常大,使得学习的过程偏离了正常的轨迹。 症状:观察输出日志中每次迭代的<em>loss</em>值,发现<em>loss</em>随着迭代有明显的增长,最后因为<em>loss</em>值太大以致于不能用浮点数去表示,所以变成NaN。 可采取的方法: 1.降低学习率,比如solver.prototxt中base_lr,降低一个数量级。如果在你的模型中有多个<em>loss</em>层,就不能降低基础的学习率base_l...
pytorch训练神经网络loss刚开始下降后来停止下降的原因
问题提出:用pytorch<em>训练</em>VGG16分类,<em>loss</em>从0.69下降到0.24就开始小幅度震荡,不管如何调整batch_size和learning_rate都无法解决。 原因:没有加载预<em>训练</em>模型 那么问题来了,官方给出的是1000类的ImageNet预<em>训练</em>模型    https://download.pytorch.org/models/vgg16-397923af.pth,而我要做的是20类...
在卷积神经网络训练过程中loss出现NaN的原因以及可以采取的方法
在初学卷积神经网络的过程中,有时会遇到<em>loss</em>在<em>训练</em>过程中出现NaN的情况,本文列出了几个可能原因及症状并提供了一些方法解决,希望对初学者有所帮助。
[caffe]深度学习之图像分类模型googlenet[inception v1]解读
<em>googlenet</em>和vgg是2014年imagenet竞赛的双雄,这两类模型结构有一个共同特点是go deeper。跟vgg不同的是,<em>googlenet</em>做了更大胆的网络上的尝试而不是像vgg继承了lenet以及alexnet的一些框架,该模型虽然有22层,但大小却比alexnet和vgg都小很多,差不多20m的样子。
深度学习:CNN】GoogLeNet系列解读(1)
转载:http://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/50738394 本文介绍的是著名的网络结构GoogLeNet及其延伸版本,目的是试图领会其中的思想而不是单纯关注结构。 GoogLeNet Incepetion V1 MotivationArchitectural DetailsGoogLeNetConclusion
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