神經網絡訓練loss值不下降原因集合
train loss 不斷下降，test loss不斷下降，說明網絡仍在學習;train loss 不斷下降，test loss趨於不變，說明網絡過擬合;train loss 趨於不變，test loss不斷下降，說明數據集100 ...
原文：解決loss值不下降問題（轉）
https: blog.ailemon.me solution to loss doesnt drop in nn train .模型結構和特征工程存在問題 .權重初始化方案有問題 .正則化過度 .選擇合適的激活函數 損失函數 .選擇合適的優化器和學習速率 .訓練時間不足 .模型訓練遇到瓶頸 .batch size過大 .數據集未打亂 .數據集有問題 .未進行歸一化 .特征工程中對數據特征的選取有 ...
2019-05-18 16:33 0 1385 推薦指數：
相關推薦
【W-1】loss不收斂或不下降問題處理經驗
目錄 訓練集loss不下降 驗證集loss不下降 測試集loss不下降 實踐總結 loss不下降，分多種情況：訓練集不下降，驗證集不下降，本文結合其它博客，做個小的總結： 首先看看不同情況：train loss與test loss結果分析 train loss 不斷下降 ...
train loss與test loss結果分析/loss不下降
train loss與test loss結果分析train loss 不斷下降，test loss不斷下降，說明網絡仍在學習;train loss 不斷下降，test loss趨於不變，說明網絡過擬合;train loss 趨於不變，test loss不斷下降，說明數據集100%有問題;train ...
如何解決loss NAN的問題
問題 如上圖所示，第二次迭代時出現NAN值，nan表示無窮大或者非數值，一般是在一個數除以0或者log(0)時會出現無窮大。可能的原因有：1）學習率過大；2）batch過大；3）不當的損失函數等。 試着將學習率和batch分別調低，但還是會出現nan，說明不是學習率和batch ...
學習率和loss下降的關系
本文摘自：學習率和batchsize如何影響模型的性能？ 初始的學習率一般有一個最優值，過大則導致模型不收斂，過小則導致模型收斂特別慢或者無法學習，下圖展示了不同大小的學習率下模型收斂情況的可能性，圖來自於cs231n。 ...
訓練loss不下降原因集合
loss 趨於不變，test loss不斷下降，說明數據集100%有問題; train loss ...
loss 為nan的問題解決
在訓練的過程中經常會出現loss=NaN的情況，在網上查了查一般做法是減小學習速率或者增大batch_size。嘗試了一下減小學習速率，可以解決問題。但是不明白為什么。所以整理了一下loss為nan的問題。 現在依然不清楚為什么減小學習速率會解決這個問題，請各位不吝賜教 ...
Focal loss損失函數 所解決的問題
解決的問題：消除正負樣本比例不平衡（One-Stage算法需要產生超大量的預選框，模型被大量負樣本所主導，Focal Loss對此種情況卓有成效。），並且挖掘難負樣本（難負樣本即為一些很難區分是正樣本還是負樣本的負樣本。其對立的就是一些簡單的負樣本，很容易區分出來是負樣本，其前向傳播的loss很小 ...