跑深度学习网络的时候第一次跑loss还是正常的，第二次一模一样的代码为啥loss会出现nan的现象
3条回答 默认 最新
- 2022-08-12 14:57回答 1 已采纳 原论文是第一种，所以用第一种肯定没问题，第二种也有人用，主要是为了保证两个loss贡献差不多，毕竟softloss里有做平滑，所以都可以哈，还是要看哪种收敛更快，效果很好
- 2021-03-18 16:11回答 2 已采纳 帮你改了下代码，路径你自己再改改，验证集acc能跑到0.8以上了。 import os import tensorflow as tf from tensorflow.keras import S
- 2023-03-22 23:19回答 2 已采纳 你这曲线一开始就不对劲了，为什么一开始val就比train的好？数据集比例失衡吗还是分布不一样？不然没道理说一开始val就比train好了几个点
- 2022-12-23 11:55矩阵与 神经网络模型 与 深度学习模型 关系 机器学习 与 深度学习 在训练数据中的区别 点乘与叉乘区别 深度学习模型 浅层与深层 关系 线性关系与非线性 权重和偏置 超参数（训练数据与可调整数据（var）） 误差其他...
- 2022-04-07 22:15回答 1 已采纳 你用的预训练模型还是直接初始化的模型？看样子只能说你的数据集整体的loss比你用的预训练模型或者初始化模型高而已，整体是正常的就行
- 回答 1 已采纳 现象很正常啊，遇到陌生的数据损失肯定会高，loss肯定是在震荡但整体呈下降趋势的
- 2022-04-02 19:40回答 6 已采纳 这可能是PyTorch在其他一些问题中提到的Windows/conda/CUDA11错误，在这种情况下，降级到CUDA 10可以解决这个问题。 或者，您的数据集标签可能存在一些问题。
- 2024-01-06 12:59zzc921的博客 自己深度学习模型训练快收敛时loss值突然暴增，我就记录下来了各个参数数值和梯度，并绘制了曲线图，供大家参考
- 2020-06-29 00:25回答 1 已采纳 https://www.jianshu.com/p/3db91d6bdf83
- 2022-06-01 10:32回答 3 已采纳 训练集的loss在训练过程中迟迟不下降，一般是由这几个方面导致的。 1.模型结构和特征工程存在问题 如果一个模型的结构有问题，那么它就很难训练，通常，自己“自主研发”设计的网络结构可能很难适应实际问题
- 回答 2 已采纳 说明你的样本太少，明显已经过拟合了。
- 2021-08-10 00:13带权重的交叉熵Loss函数，可以使用与权重平滑，修正原来loss函数，只有one hot encoding的现象。
- 2022-03-21 08:30回答 1 已采纳 提示不是说了吗，需要切换函数的API，你用的函数是旧版本的，需要切换到新版本去，报错提示里面也跟你说了要切换哪些什么函数了
- 2023-11-23 22:53eric-sjq的博客 深度学习中的loss骤降可能出现在训练过程中，这通常是因为模型在训练中逐渐找到了数据的分布规律，并开始更好地拟合数据。此外，还可以尝试调整正则化参数、扩大数据集、调整模型结构、使用梯度裁剪等技巧来提高模型...
- 2023-11-30 11:07William.csj的博客 深度学习——Loss汇总
- 没有解决我的问题, 去提问
问题事件
创建了问题
9月15日
悬赏问题
- ¥15 素材场景中光线烘焙后灯光失效
- ¥15 请教一下各位，为什么我这个没有实现模拟点击
- ¥15 执行 virtuoso 命令后，界面没有，cadence 启动不起来
- ¥50 comfyui下连接animatediff节点生成视频质量非常差的原因
- ¥20 有关区间dp的问题求解
- ¥15 多电路系统共用电源的串扰问题
- ¥15 slam rangenet++配置
- ¥15 有没有研究水声通信方面的帮我改俩matlab代码
- ¥15 ubuntu子系统密码忘记
- ¥15 保护模式-系统加载-段寄存器