8.18 tensorflow 训练的时候出现的一系列问题

最新推荐文章于 2025-01-06 14:48:18 发布
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本文针对深度学习模型训练中常见的问题提供了实用的解决方案，包括学习率调整、过拟合处理和资源管理。通过调整学习率解决训练效果不佳，利用L2正则化避免过拟合，并确保正确关闭会话以释放内存。

1.nan in gradiens
问题：学习率设置的不太适合
解决: 调整学习率

2.训练集损失一直下降，验证集损失不降反增
问题：数据集数据量不多，出现过拟合现象
解决：添加L2正则

3.每次运行之后再次运行出现内存不足现象
问题：初始化的 sess=tf.Session() 未关闭
解决： 在训练的最后添加sess.close()

deep learning
release11的博客
04-14 1443
过拟合一般指过度在训练集上进行优化，反而损害了测试集上的泛化能力的现象。一般出现训练集的loss下降，测试集的指标不降反增，就说明出现了过拟合。在模型层面我们可以通过Early Stop, L1/L2 Regularization, Batchnorm, Dropout,weight decay等方法进行缓解。在输入数据层面，我们可以通过数据增广来进行缓解，如旋转，图像直方图正则化，以及Mixup等方法。
elasticsearch-analysis-ik-8.18.0
05-27
标题中提到的"Elasticsearch-analysis-ik-8.18.0"是一个与Elasticsearch搜索引擎相关的插件，这个插件的版本号为8.18.0。Elasticsearch是一款基于Lucene构建的开源、分布式、RESTful搜索引擎，常用于全文搜索和日志...
训练神经网络时，训练集loss下降，但是验证集loss一直不下降
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weixin_44438120的博客
07-22 2万+
可以判定问题的原因来自两方面，一方面是模型过拟合，另一方面是训练集和测试机的数据域不同。 一、问题定位： 至于问题的定位排查，建议按照先易后难的角度，也就是先排查训练集和测试集是否存在数据域的不同，再排查模型是否过拟合。 1.关于数据域的排查 具体来讲就是查验训练集和测试集的数据分布不一致，具体来说有如下几点 （1）数据源分布不一样：例如在图像处理中，训练集的图像采集使用的是摄像头A拍摄的，而测试集是摄像头B拍摄的，但是摄像头A和B的拍摄效果差别较大（例如：图像成图的清晰度、对比度等）；在语音识别中，训练集
【深度学习】验证集的loss小于训练集的loss的原因分析
qq_34461637的博客
06-15 1万+
原因1：在训练过程中应用正则化，但在验证/测试过程中未进行正则化。 解决方法：如果在验证/测试期间添加正则化损失，则损失值和曲线将看起来更加相似。 原因2：训练loss是在每个epoch过程中测量的，而验证loss是在每个epoch后测量的。 解决方法：平均而言，训练损失的测量时间是前一个时期的1/2。如果将训练损失曲线向左移动半个epoch，则损失会更好。 原因3：您的验证集可能比训练集更容易，或者代码中的数据/错误泄漏。 解决方法：确保您的验证集大小合理，并且是从与您的训练集相同的..
测试集loss值下降问题
sagsadga2312的博客
07-04 7346
首先引入网上的一些说法 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...
训练集损失值与验证集损失值的几种关系 （会持续更新哦！）
weixin_44598554的博客
09-25 1万+
在机器学习和深度学习中，训练集和验证集是两个非常重要的概念。训练集用于训练模型，而验证集则用于调整模型的超参数以及评估模型的性能。在训练过程中，我们通常会记录训练集与验证集的损失值，以便在训练完成后对模型进行评估。然而，训练集损失值与验证集损失值之间的关系却有很多种可能性，在本文中，我们将讨论以下几种情况。
elasticsearch-analysis-pinyin-8.18.0
最新发布
05-27
Elasticsearch是一个基于Lucene构建的开源、分布式、RESTful搜索引擎。它能够存储、搜索和分析大量数据，并且能够实现近实时搜索。Elasticsearch使用了一种称为倒排索引的数据结构，它可以快速检索文档。它的设计...
elasticsearch-analysis-hanlp-8.18.0
05-27
HanLP 是一款基于自然语言处理的工具，由一系列模型与算法组成，专注于解决中文信息处理问题。HanLP 支持中文分词、词性标注、命名实体识别等多种中文处理任务，是中文自然语言处理领域的重要工具。它不仅精度高、...
elasticsearch-analysis-dynamic-synonym-8.18.0
05-27
Elasticsearch是一个分布式的RESTful搜索引擎，它能够存储、搜索并分析大量数据。它被广泛地应用于日志分析...这个插件与Elasticsearch核心版本紧密集成，需要一系列支持性的JAR文件来共同工作，以确保其功能得以实现。
8.18celeste存档
08-18
8.18celeste存档
过拟合解决
adhkcnbk的博客
08-29 1万+
常见过拟合问题解决
神经网络的loss不下降
weixin_42774598的博客
07-19 3584
训练集、验证集、测试集loss不下降的原因
训练集loss下降，准确率高，测试集loss不变，准确率不变。
m0_69155065的博客
10-15 1094
测试集loss不变，准确率不变。以上情况在某种程度上相当于模型不学习了，(只有一组参数，学习完不在学习)epoch，在训练集得到的参数，应用到测试集上。不能等训练集结束再将参数应用到测试集上。在对数据集进行训练时，权重等参数得到更新，应该保证对。
训练损失不断下降但是已经过拟合了_梯度下降和过拟合和归一化
weixin_42300113的博客
01-29 374
Q：梯度下降法是干嘛的？A：梯度下降法是一种以最快的速度找到最优解的方法！梯度下降法流程：1，初始化theta，w0...wn2，接着求梯度gradient3，theta_t+1 = theta_t - grad * learning_ratelearning_rate是个超参数，太大容易来回振荡，太小步子太短，需要走很长时间，不管太大还是太小，都会迭代次数很多，耗时很长知乎视频​www.zhih...
loss不降低原因以及解决方法
ZauberC的博客
11-08 7716
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。
深度学习 训练集与验证集损失分析
weixin_40132776的博客
03-13 8940
训练集损失下降，验证集损伤下降 ——>网络正在学习（理想状态） 训练集损失下降，验证集损失不变——>网络过拟合（尝试drpout,L2正则化等手段） 训练集损失不变，验证集损失下降——>数据集有问题（检测数据集） 训练集损失不变，验证集损失不变——>网络学习遇到瓶颈（减小学习率learning_rate或batch_size） 训练集损失上升，验证集损失上升——>网络结构设计不当、超参数设置不当、数据集经过清洗等 参考： https://zhuanlan..
深度学习，训练集准确率高，但验证集准确率一直不上升，很低的问题
weixin_42187536的博客
01-06 2356
在训练过程中，训练集的准确率稳步上升，但是验证集的准确率一直在40%左右徘徊，从网上搜索可能的原因有： 1、学习率太小，陷入局部最优。 2、数据量太小（4000多条数据，应该还可以吧） 3、训练集和测试集数据分布不同：如训练集正样本太少（训练集和测试集每次都是随机选择，排除） 4、学习率过大 5、模型参数量过多而数据量过少（在其他数据集训练是可以的，这条应该排除） 6、过拟合，数据量太小但模型的结构较为复杂（解决办法：降低模型的复杂度，增大L2正则项，在全连接层加入Dropout层；有了drop
[深度学习] loss不下降的解决方法
吃不胖的粥
09-17 8409
转载https://blog.ailemon.me/2019/02/26/solution-to-loss-doesnt-drop-in-nn-train/ 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，这一点在我之前的文章《深度学习：欠拟合问题的几种解决方案》中基本都涉及到了，详细内容可以查看原文，本文中，将这些内容面再做一个扩充。 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..
Keil3 C51 8.18 注册版及注册机下载
Keil3 C51 8.18 注册版是一款广泛应用于嵌入式系统开发中的集成开发环境（IDE），特别适用于基于8051系列单片机的软件开发。该版本为注册版本，意味着用户可以通过提供的注册机生成合法的许可证密钥，从而在不依赖...
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