神经网络训练时loss（损失函数）不下降的原因和解决方案

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#深度学习

本文探讨了神经网络训练过程中遇到损失(loss)不再下降的问题，分析了可能的原因，包括过拟合、欠拟合、权重初始化不当、学习率设置等，并提出了相应的解决方案，如使用正则化、早停策略、调整学习率、优化器选择等技巧来改善模型训练效果。

详情参照：https://blog.ailemon.me/2019/02/26/solution-to-loss-doesnt-drop-in-nn-train/

深度学习：loss损失不下降
JalexDooo的博客
04-18 6269
这两周写代码遇到了一些问题，在训练深度学习模型时，出现损失不下降的问题。不同的state-of-art模型已经尝试很多种，损失一直维持在0.02～0.04；以下loss下降方法排除 model 影响。 损失下降方法原因 数据集不够，往往导致在此数据集上，不能很好的训练模型；或者训练样例特征太复杂，难以拟合。 学习率太高，loss肉眼可见的上下徘徊。 batch size太大，导致loss上下徘徊，难以拟合。 尝试不同的优化器，SGD 、 Adam等。 dropout用的太多了，适当减少。 训练时间不足。
训练网络时，loss损失的问题
qq_36271653的博客
10-16 1809
训练网络时 讨论损失
训练模型时损失函数无法下降
m0_55720416的博客
07-13 1000
当学习率设置过大时，可能会导致损失函数从一个峰值跳跃到另一个峰值，学习率一般可以从0.1试到0.0001。
深度学习损失函数不下降的解决方法
lizz2276的博客
08-13 1万+
当我们训练一个神经网络模型的时候，我们经常会遇到这样的一个头疼的问题，那就是，神经网络模型的loss值不下降，以致我们无法训练，或者无法得到一个效果较好的模型。导致训练时loss不下降的原因有很多，而且，更普遍的来说，loss不下降一般分为三种，即：训练集上loss不下降，验证集上loss不下降，和测试集上loss不下降。这里，首先默认各位都能理解过拟合和欠拟合的概念。 一，train loss与test loss结果分析【1】 train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在
loss损失不下降的原因
进击的扛把子
04-27 1万+
文章目录前言训练集loss不下降1.模型结构和特征工程存在问题2.权重初始化方案有问题3.正则化过度4.选择合适的激活函数，损失函数5.选择合适的优化器和学习速率6.训练时间不足7.模型训练遇到瓶颈8.batch size过大9.数据集未打乱10.数据集有问题11.未进行归一化12.特征工程中对数据特征的选取有问题验证集loss不下降1.适当的正则化和降维2.适当降低模型规模3.获取更多的数据集4.对数据集做扰动和扩增测试集loss不下降1.应用场景有问题2.噪声问题 前言 当我们训练一个神经网络模型的时候
深度学习 loss不下降的解决方法，最全
A_pinkpig的博客
09-08 2万+
  当我们训练一个神经网络模型的时候，我们经常会遇到这样的一个头疼的问题，那就是，神经网络模型的loss值不下降，以致我们无法训练，或者无法得到一个效果较好的模型。导致训练时loss不下降的原因有很多，而且，更普遍的来说，loss不下降一般分为三种，即：训练集上loss不下降，验证集上loss不下降，和测试集上loss不下降。这里，首先默认各位都能理解过拟合和欠拟合的概念。 一、训练集loss不下降   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   
python神经网络训练损失率nan_神经网络训练时出现nan错误
weixin_39946500的博客
12-11 1741
现在一直在用TensorFlow训练CNN和LSTM神经网络，但是训练期间遇到了好多坑，现就遇到的各种坑做一下总结1.问题一;训练CNN的时候出现nanCNN是我最开始接触的网络，我的研究课题就是利用CNN，LSTM等网络对人体动作做识别。动作数据来源于手机的加速度计，做动作的人在固定位置携带手机并做特定动作，实验人员接收手机的加速度计数值并打上特定的动作标签。在训练CNN网络时一共遇到两处坑，一...
神经网络自定义损失函数需注意的问题
sky_ying的博客
11-15 486
神经网络自定义损失函数及相关注意事项
神经网络损失函数特别大_二值神经网络（Binary Neural Networks）最新综述
weixin_39750195的博客
11-21 1270
作者｜秦浩桐、龚睿昊、张祥国单位｜北京航空航天大学研究方向｜网络量化压缩本文介绍了来自北京航空航天大学刘祥龙副教授研究团队的最新综述文章 Binary Neural Networks: A Survey，合作者包括中国电子科技大学的宋井宽教授和意大利特伦托大学计算机系主任 Nicu Sebe 教授。神经网络二值化能够最大程度地降低模型的存储占用和模型的计算量，将神经网络中原本 32 位浮...
【模型训练】loss和accuracy变化的调整方向
shuaixio的博客
05-19 4646
模型训练过程中，训练集和验证集或测试集的loss和accurancy不同的变化，可能是什么原因，以及如何调整等
解决Pytorch训练过程中loss不下降的问题
09-18
今天小编就为大家分享一篇解决Pytorch训练过程中loss不下降的问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
【机器学习】训练Loss不下降？深度剖析原因与解决方案
科技改变人类，技术成就未来
06-18 2676
在进行机器学习和深度学习训练时，我们常常遇到训练loss（损失）不下降的难题。这可能源自多种因素，从数据质量到模型设计，再到训练配置与硬件资源。本篇技术博客将深入剖析这些原因，并提供实际的解决方案，辅以真实的实验数据和案例分析，为大家提供高效的参考。
lstm 损失降不下去_CS224N笔记(七)：梯度消失、LSTM与GRU
weixin_42160376的博客
12-04 2642
这一讲主要研究RNN中梯度消失以及梯度爆炸问题，以及为解决梯度消失而设计的RNN模型的变种如LSTM，GRU等模型。梯度消失RNN理论上是可以捕捉较早的历史信息，但是由于Vanishing Gradient的问题会导致远程信息无法有效的被捕捉到。RNN的输入、输出及hidden state的关系有如下的公式表示： 并且其损失函数为 所以损失函数相对于W的梯度为 其中 假设矩阵W的最大的本征值也小...
训练loss不下降原因
牛肉胡辣汤
11-08 4808
损失函数的选择是模型训练的关键步骤，它直接影响模型的学习和优化过程。在机器学习模型的训练过程中，我们经常会遇到一个问题，即模型的训练损失（loss）在一定的迭代次数之后不再下降。我们可以通过数据扩增的方法来增加训练数据的数量，提高模型的泛化能力。通过合适的数据预处理、模型复杂度控制、学习率调整和数据集规模扩增等方法，我们可以逐步解决训练loss不下降的问题，提高模型的性能。在构建深度卷积神经网络时，我们可以通过调整模型的层数、卷积核数量、全连接层大小等参数来控制模型的复杂度。合适的学习率是优化模型的关键。
神经网络训练loss不下降原因集合
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Lavi的专栏
06-29 6万+
train loss与test loss结果分析 train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习; train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合; train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集100%有问题; train loss 趋于不变，test loss趋于不变，说明学习遇到瓶颈，需要减小学习率或批...
神经网络训练loss不下降原因以及解决办法
Vuko_Coding Zone
10-11 6878
train loss与test loss结果分析 train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习; 在训练过程中loss可能会出现几次震荡现象，但是整体有上升趋势就说明网络还在学习，可以继续训练。 train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合 过拟合 最直观的表现就是training accurac...
loss不降低原因以及解决方法
ZauberC的博客
11-08 7697
知乎上还有个总结也挺经典train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习;train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合;train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集100%有问题;train loss 趋于不变，test loss趋于不变，说明学习遇到瓶颈，需要减小学习率或批量数目;train loss 不断上升，test loss不断上升，说明网络结构设计不当，训练超参数设置不当，数据集经过清洗等问题。
神经网络_训练loss不下降原因集合
qq_36744449的博客
08-09 1万+
一，train loss与test loss结果分析 train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习; train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合; train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集100%有问题; train loss 趋于不变，test loss趋于不变，说明学习遇到瓶颈，需要减小学习率或批量数目; train loss 不断上升，test loss不断上升，说明网络结构设计不当，训练超参数设置不当，数
loss不下降的原因
smile_afei的博客
09-17 1206
最近在做图像任务的时候，这个loss不下降的问题搞得我很烦。。 借鉴一下如下经验： https://blog.ailemon.me/2019/02/26/solution-to-loss-doesnt-drop-in-nn-train/
神经网络训练集完全无法训练，loss不下降的原因
最新发布
11-20
<think> 首先，用户查询是关于神经网络训练时训练集无法训练且loss不下降的原因。用户引用了几个来源，我需要基于这些引用和一般知识来回答。 关键引用： - 引用[1]：提到loss不下降的三种情况：训练集、验证集和测试集上loss不下降。默认用户理解过拟合和欠拟合。 - 引用[2]：指向一个博客，提供解决方案，包括梯度检验。 - 引用[3]：详细描述不同loss模式的含义： - train loss 不断下降，test loss不断下降：网络在学习。 - train loss 不断下降，test loss趋于不变：过拟合。 - train loss 趋于不变，test loss不断下降：数据集有问题。 - train loss 趋于不变，test loss趋于不变：学习瓶颈（需要调整学习率或批量大小）。 - train loss 不断上升，test loss不断上升：网络结构不当、超参数设置不当或数据集问题。 用户具体问的是“训练集无法训练且loss不下降的原因”，这对应于引用[3]中的“train loss 趋于不变”的情况。用户强调了“训练集无法训练”，所以焦点是训练集上loss不下降。 我的回答需要： - 使用中文。 - 结构清晰，逐步解决问题。 - 尽量真实可靠。 - 遵循系统指令：行内数学表达式用$...$，独立公式用$$...$$。 - 生成相关问题。 - 在引用的段落末尾添加引用标识。 结构回答： 1. **引言**：简要介绍问题。 2. **原因分析**：列出训练集loss不下降的可能原因。 3. **解决方案建议**：提供一些解决方法。 4. **生成相关问题**：在末尾添加相关问题。 基于引用和一般知识，训练集loss不下降的常见原因： - 学习率设置不当（太高或太低）。 - 网络结构问题（如层数太少、激活函数不当）。 - 梯度问题（梯度消失或爆炸）。 - 数据集问题（如数据质量差、预处理不当）。 - 优化器选择不当。 - 初始化权重不当。 - 批量大小不当。 - 正则化过强。 从引用[3]，train loss 趋于不变可能表示学习瓶颈，需要减小学习率或批量数目。 在回答中，需要自然地添加引用。例如，在描述原因时，提到引用[3]的内容。 生成相关问题：基于主题，类似示例中的问题。 最终回答结构： - 开头：解释问题。 - 主体：列出原因和解决方案。 - 结束：相关问题。 </think> ### 神经网络训练集无法训练且loss不下降的原因分析 在神经网络训练中，训练集loss不下降（即loss值趋于稳定或波动很小）是常见问题，这通常表示模型无法从数据中学习有效的特征。以下基于引用内容和一般知识，我将逐步分析原因并提供解决建议。注意，loss不下降可能由多种因素引起，核心问题包括梯度问题、超参数设置不当或数据质量差等[^1][^3]。 #### 1. **主要原因** - **学习率设置不当**： - 学习率过高会导致优化过程在最小值附近震荡，loss无法稳定下降；学习率过低则会使梯度更新过慢，loss停滞。数学上，梯度下降更新公式为：$$\theta_{t+1} = \theta_t - \eta \nabla J(\theta_t)$$ 其中 $\eta$ 是学习率，$\nabla J(\theta_t)$ 是损失函数的梯度。如果 $\eta$ 太大，参数更新步长过大，loss可能无法收敛[^3]。 - **梯度问题（梯度消失或爆炸）**： - 在深层网络中，梯度可能因链式法则而指数级缩小（消失）或放大（爆炸），导致权重更新无效。例如，使用Sigmoid激活函数时，梯度范围在 $(0, 0.25)$，容易引发梯度消失，loss停滞[^2][^3]。梯度检验（如检查梯度值是否接近0）可帮助诊断[^2]。 - **网络结构设计缺陷**： - 模型层数过少或过多、激活函数选择不当（如ReLU在负输入时梯度为0），会导致模型表达能力不足或优化困难。引用[3]指出，train loss趋于不变常表示“学习遇到瓶颈”，需调整网络架构[^3]。 - **数据集问题**： - 数据质量差（如噪声大、特征冗余）、预处理不当（如归一化错误）或标签错误，会使模型无法从训练集学习。例如，引用[3]提到，如果train loss不变而test loss下降，可能数据集有严重问题[^3]。 - **优化器和超参数问题**： - 优化器选择不当（如SGD在非凸问题上易卡在局部最小值）、批量大小过大（导致梯度更新频率低）或正则化过强（如权重衰减过大），抑制了学习过程。 - **权重初始化不当**： - 权重初始值过大或过小，可能使模型陷入不良局部最优，loss无法下降。例如，初始权重方差过大易引发梯度爆炸。 #### 2. **解决建议** - **调整学习率**：逐步尝试降低或增加学习率，使用学习率调度器（如指数衰减）。参考引用[3]，建议“减小学习率或批量数目”来突破瓶颈[^3]。 - **优化网络结构**： - 增加网络深度或宽度以提升表达能力。 - 改用梯度友好的激活函数（如Leaky ReLU），避免梯度消失。 - 添加批归一化层（Batch Normalization）稳定训练。 - **梯度监控与检验**： - 实现梯度检验代码（如计算梯度数值近似），确保梯度不为零或无穷大[^2]。示例代码： ```python import torch # 假设model为神经网络，loss_fn为损失函数 inputs, targets = next(iter(train_loader)) # 加载一个批次数据 outputs = model(inputs) loss = loss_fn(outputs, targets) loss.backward() # 反向传播 # 检查梯度是否合理 for param in model.parameters(): if param.grad is not None: print(f"梯度均值: {param.grad.mean().item()}, 梯度方差: {param.grad.var().item()}") ``` - **数据增强与清洗**：检查数据集质量，移除噪声样本或应用数据增强（如旋转、裁剪）。 - **更换优化器**：尝试Adam或RMSprop等自适应优化器，它们能自动调整学习率。 - **其他技巧**：减少正则化强度、调整批量大小（通常减小批量大小可提高更新频率），或使用预训练模型初始化权重。 如果问题持续，建议结合TensorBoard或类似工具监控训练曲线，诊断具体原因。引用[1]强调，loss不下降需系统排查梯度、数据和超参数[^1]。
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