离大谱 深度学习遇到loss为nan，而且每个epoch的准确率一样

最新推荐文章于 2024-08-21 16:56:45 发布
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文章标签： 深度学习 计算机视觉 机器学习
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深度学习遇到loss为nan，而且每个epoch的准确率一样(最无语的情况！！）

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请注意看你的网络最后一层全连接层的输出个数是几个！！

我一共识别三个物体，但是之前改成了2，后来调整为3。就可以看到变化了。
在这里插入图片描述

caidou98
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盼小辉丶的博客
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卷积神经网络中loss值为nan的问题（已解决）
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[已解决] 手动实现神经网络解决回归问题，每个epoch的loss/accuracy完全一样是怎么回事？
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问题：Loss/Accuracy不变 今天下午跑实验2，手写的回归算法。反复检查Code没有问题，但是Loss从epoch2开始一直不变（如图）。是什么原因呢？ 网上方案 经过手动排查，网上列出的原因主要有以下三种，测试了均没有效果。 学习率太大、太小 根据指数搜索策略，手动更改学习率为0.1、0.01、0.001后，loss依旧不变。 yyy和y^\hat{y}y^​不在同一维度，发生了广播 for X, Y in train_iter: # the predication Yhat =
训练网络时出现 误差loss 是 NAN
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我的训练的是VGGnet19，训练从一开始loss就一直是NAN，ACC准确率也很低，而且一直也没有提高的迹象，在0.0xx徘徊。 我发现我的网络中未加归一化操作，最后在每层都加了归一化层，解决了该问题，见下图，loss逐渐减少，ACC逐步增大，呵呵。 （**提示**：在2015年 Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image R...
网络训练时，训练集准确率与验证集准确率都为1？？？
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matlab损失函数出现nan,警惕！损失Loss为Nan或者超级大的原因
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炼丹心得（深度学习的模型训练）对于一些情况及时进行训练参数调整的必要性（学习率LR的调整是首要）归纳一些涨点方法
qq_45756171的博客
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遇到的问题 当时自己在使用Alexnet训练图像分类问题时，会出现损失在一个epoch中增加，换做下一个epoch时loss会骤然降低，一开始这个问题没有一点头绪，我数据也打乱了，使用的是tf.train.shuffle_batch 在capacity中设置一个值，比如是1000吧，每次取一千个数据后将这一千个数据打乱，本次使用的数据集就是每个种类1000多，而我加载数据时是一类一类加载的，这就造...
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作为一个pytorch的初学者，开始进行实战时，会遇到很多问题。 在进行学习时，你一定对learnig rate这个概念有很深的影响，但我在刚开始进行练习时总是忘了这个概念，直到这次在一个训练了很久的模型在验证集上的却总是输出同一个数，我不知道哪里出错了，刚开始觉得是神经网络组建的有问题，换了种常规的形式在训练了若干次之后又只输出一个定值了。我便进入了漫长的debug，发现了loss在呈周期性变化，过了一段时间，想起来lr设置过大便可能会造成这种结果，所以调小了lr，并减少了训练次数（我觉得也有过拟合的嫌疑
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训练model过程中，loss=nan问题时该怎么解决？
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当我在UCF-101数据集训练alexnet时，epoch设为100，跑到三十多个epoch时，出现了loss=nan问题，当时是一脸懵逼，在查阅资料后，我通过减小学习率解决了问题，现总结一下出现这个问题的可能原因及解决方法： 1. 减小整体学习率。学习率比较大的时候，参数可能over shoot了，结果就是找不到极小值点； 减小学习率可以让参数朝着极值点前进； 2. 改变网络宽度。有可能是网络后面的层参数更新异常，增加后面层的宽度试试； 3. 改变层的学习率。每个层都可以设置学习率，可以尝试减小后...
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我最近在训练一个基于resnet50的医学模型，其目的是对八种眼疾类型进行分类。数据集情况为：train:val=8:2，分别为：AMD：trian2000，白内障：train1600，糖尿病诱发眼部疾病：train2288，青光眼：train1766，高血压视网膜变性：train800，近视眼：train：1640，正常：2000，其他病情：560。但是我在训练的过程中遇到了验证集准确率停滞不前的情况，能帮我分析一下吗？以下是我的训练日志和训练代码。 D:\dev\anaconda\envs\pytorch\python.exe D:\dev\python\pyWork\LoveEyes\train.py data loaded SE_ResNet50 initialized train started 100%|██████████| 396/396 [01:33<00:00, 4.26it/s] Epoch 1/80 Train Loss: 1.0961 | Acc: 50.46% Val Loss: 0.6524 | Acc: 59.42% 当前学习率: 1.20e-06 梯度均值: 0.0482 ± 0.0729 -------------------------------------------------- 100%|██████████| 396/396 [01:31<00:00, 4.32it/s] Epoch 2/80 Train Loss: 0.8991 | Acc: 58.93% Val Loss: 0.5979 | Acc: 63.35% 梯度均值: 0.0476 ± 0.0733 -------------------------------------------------- 100%|██████████| 396/396 [01:30<00:00, 4.38it/s] Epoch 3/80 Train Loss: 0.8245 | Acc: 62.98% Val Loss: 0.5621 | Acc: 65.05% 梯度均值: 0.0482 ± 0.0729 -------------------------------------------------- 100%|██████████| 396/396 [01:32<00:00, 4.27it/s] 0%| | 0/396 [00:00<?, ?it/s]Epoch 4/80 Train Loss: 0.7970 | Acc: 65.51% Val Loss: 0.6652 | Acc: 61.77% 梯度均值: 0.0489 ± 0.0724 -------------------------------------------------- 100%|██████████| 396/396 [01:35<00:00, 4.13it/s] 0%| | 0/396 [00:00<?, ?it/s]Epoch 5/80 Train Loss: 0.7609 | Acc: 66.82% Val Loss: 0.5667 | Acc: 64.19% 梯度均值: 0.0603 ± 0.1552 -------------------------------------------------- 100%|██████████| 396/396 [01:38<00:00, 4.02it/s] Epoch 6/80 Train Loss: 0.6883 | Acc: 71.16% Val Loss: 0.4882 | Acc: 69.25% 当前学习率: 3.00e-07 梯度均值: nan ± nan -------------------------------------------------- 100%|██████████| 396/396 [01:35<00:00, 4.13it/s] Epoch 7/80 Train Loss: 0.6490 | Acc: 72.99% Val Loss: 0.4740 | Acc: 69.99% 梯度均值: 0.0481 ± 0.0688 -------------------------------------------------- 100%|██████████| 396/396 [01:37<00:00, 4.08it/s] Epoch 8/80 Train Loss: 0.6278 | Acc: 74.27% Val Loss: 0.5019 | Acc: 69.19% 梯度均值: 0.0490 ± 0.0724 ----
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03-21
嗯，用户的问题是关于ResNet50在医学图像分类任务中遇到的验证集准确率停滞和梯度NaN的问题。首先，我需要回忆一下常见的训练深度学习模型时可能遇到的问题。验证集准确率停滞可能有多个原因，比如数据问题、模型...
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