问题 如上图所示,第二次迭代时出现NAN值,nan表示无穷大或者非数值,一般是在一个数除以0或者log(0)时会出现无穷大.可能的原因有:1)学习率过大:2)batch过大:3)不当的损失函数等. 试着将学习率和batch分别调低,但还是会出现nan,说明不是学习率和batch的问题. 定位loss NAN的方法 使用tensorflow的代码调试模块tfdbg,可以看到运行tensorflow graph时的内部结构体和状态,方便排查变量出现NAN.inf的情况.tfdbg的官方文档介绍 ht…

刚开始训练一个模型,自己就直接用了,而且感觉训练的数据量也挺大的,因此就没有使用正则化, 可能用的少的原因,我也就不用了,后面,训练到一定程度,accuracy不上升,loss不下降,老是出现loss=nan,输出的结果也就直接不预测,比如 训练二分类器,直接判断固定为某一类别(比如固定输出为正类),这就使得准确率为0.5,阿呀呀,怎么办,不工作哦???? 后面想,训练崩了会不会是learning_rate太大了,这时候我就改小learning_rate,同样的事情继续发生,只不过能维持迭代次数…

我这里是由于数据整理错误导致的,同一标注区域重复2次送入模型,具体如下: 0.798046875 0.5555555555555556 0.04296875 0.03611111111111111 0.931640625 0.6173611111111111 0.06953125 0.07083333333333333 0.869140625 0.5777777777777777 0.06171875 0.05277777777777778 0.837890625 0.5791666666666…

出现loss为nan 可能是使用了relu激活函数,导致的.因为在负半轴上输出都是0…

训练出现nan 在使用MMDetection训练模型时,发现打印信息中出现了很多nan.现象是,loss在正常训练下降的过程中,突然变为nan. 梯度裁减 在模型配置中加上grad_clip: optimizer_config = dict(grad_clip=dict(max_norm=35, norm_type=2)) 降低学习率 如果添加了梯度裁剪依旧出现梯度爆炸的问题.那么可以考虑降低学习率,大约降低为原来的0.1即可. 参考文章 解决模型训练loss nan的问题 mmdetectio…

When training on GPU, the error "Model diverged with loss = NaN" is often caused by a sotmax that's getting a symbol larger than vocab_size…

catalogue . 个人理解 . 基本使用 . MNIST(multiclass classification)入门 . 深入MNIST . 卷积神经网络:CIFAR- 数据集分类 . 单词的向量表示(Vector Representations of Words) . 循环神经网络(RNN).LSTM(Long-Short Term Memory, LSTM) . 用深度学习网络搭建一个聊天机器人 0. 个人理解 在学习的最开始,我在这里写一个个人对deep leanring和神经网络的粗…

检测工作想借用MTCNN里的48-net,源码来自CongWeilin Git 下下来就能跑,真是良心 进入pepare_data准备好数据以后进入48-net,目录下有一个pythonLayer.py,由于loss函数是自定义的python层,所以train.sh里,第一行要把这个目录export到pythonpath 然后在train.sh第二行里配上自己的caffe编译路径,运行,报错找不到python层,查到是因为给的caffe路径不支持python层导致的,这是在caffe编译的时候没…

转自:https://www.zhihu.com/question/25097993 我和@杨军类似, 也是半路出家. 现在的工作内容主要就是使用CNN做CV任务. 干调参这种活也有两年时间了. 我的回答可能更多的还是侧重工业应用, 技术上只限制在CNN这块. 先说下我的观点, 调参就是trial-and-error. 没有其他捷径可以走. 唯一的区别是有些人盲目的尝试, 有些人思考后再尝试. 快速尝试, 快速纠错这是调参的关键. 看了杨军的回答. 对于这个回答, 下面的评论里面 @纪秋佳 说的…

转自:http://blog.csdn.net/u010402786/article/details/70141261 前言 什么是模型的微调?   使用别人训练好的网络模型进行训练,前提是必须和别人用同一个网络,因为参数是根据网络而来的.当然最后一层是可以修改的,因为我们的数据可能并没有1000类,而只有几类.把最后一层的输出类别和层的名称改一下就可以了.用别人的参数.修改后的网络和自己的数据进行训练,使得参数适应自己的数据,这样一个过程,通常称之为微调(fine tuning). 微调时候网…