损失函数在训练过程中无法下降

Question

神经网络训练了很多次 ，训练集损失降不下去的根本原因是什么，有什么有效的解决方法吗？

Answer 1

神经网络训练集损失降不下去的原因可能有以下几点：

数据质量问题：训练集中存在噪声或异常值，导致模型无法学习到正确的关系。

模型过于简单：模型的参数过少，无法拟合复杂的数据分布。

过拟合：模型过于复杂，过度拟合了训练集，导致泛化能力不足。

学习率过大或过小：学习率设置不合理，导致模型无法收敛或收敛速度过慢。

梯度消失或爆炸：深层神经网络中，反向传播过程中梯度可能会消失或爆炸，导致模型无法更新参数。

有效的解决方法包括：

数据预处理：对数据进行清洗、归一化等处理，提高数据质量。

模型调整：增加模型的参数数量或复杂度，提高模型的表达能力。

正则化：在损失函数中加入正则项，限制模型参数的大小，防止过拟合。

学习率调整：根据模型训练情况，动态调整学习率大小，提高模型收敛速度。

梯度裁剪：限制梯度大小，防止梯度消失或爆炸。