caffe学习笔记-深度网络优化过程中loss=nan

最新推荐文章于 2024-11-08 11:23:24 发布
原创 最新推荐文章于 2024-11-08 11:23:24 发布 · 5.9k 阅读 · 2 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#网络 #caffe #深度学习

本文探讨了解决在训练神经网络过程中遇到的loss值为nan的问题。建议首先尝试降低学习率，甚至设置为0来观察变化；其次检查网络的初始化是否合理，推荐手动调整多种初始化参数并尝试将bias设置为0.1。

loss = nan

把学习率调小，甚至调到0，观察loss，loss此时不应该为nan了，因为整个网络都不更新了

可能和网络初始化有关，贾洋清说初始化不好，lr=0.0001都可能很大了。。。

也有人说手动试多种初始化参数，把bias调0.1

再给个github的链接

https://github.com/BVLC/caffe/issues/409#issuecomment-42977319

Caffe版Faster R-CNN可视化——网络模型,图像特征,Loss图,PR曲线
冲弱's 博客
04-27 7166
可视化网络模型   Caffe目前有两种常用的可视化模型方式： * 使用Netscope在线可视化 * Caffe代码包内置的draw_net.py文件可以可视化网络模型 Netscope   Netscope能可视化神经网络体系结构（或技术上说，Netscope能可视化任何有向无环图）。目前Netscope能可视化Caffe的prototxt 文件。网址为： http://eth...
alexnet学习笔记（代码篇）
m0_48707860的博客
04-09 1336
1.知识回归 01 论文整体框架及神经网络处理图像分类问题的流程 论文整体共包含了九个部分，详细讲的摘要，relu，dropout函数的优点图像分类包含两个阶段训练阶段和测试阶段，softmax,交叉熵 02网络结构及部分参数计算 网络包含5个conv，3个pooling，3个fc（全连接层） 每层网络的featuremap尺寸的计算，参数量的计算，连接数的计算 03网络超参数及训练 网络超参数设置，学习率，batchize等 训练数据产生方式及测试方式 04网络特点 使用了relu激活
caffe loss NaN
visionfans的专栏
11-01 2639
by Yangqing on 14 May 2014 For a sanity check, try running with a learning rate 0 to see if any nan errors pop up (they shouldn’t, since no learning takes place). If data is not initialized well, it
caffe中出现loss等于nan
BigCowPeking
09-17 1689
caffe中出现loss等于nan
caffe 训练中loss 为nan
learning notes
07-07 722
一些常见的原因为stackoverflow上problem, 其对应的中文翻译版传送门。
解决办法：Train Loss = nan Val Loss = nan
m0_73537452的博客
09-10 456
自己上网搜了也没找到解决办法，无奈求助师兄，帮我调了下，发现是这个参数的初始化问题，不知道为啥之前那种初始化参数的方式得到的是全为0的参数矩阵，就导致了梯度消失。果然后来改成正态初始化就正常了。最近，改了基线代码的注意力部分，加了一个可学习权重系数，没有报错，但是出现了“Train Loss = nan Val Loss = nan”的结果。
笔记：caffe ssd gpu训练自己的数据集
shuli0614的博客
02-22 955
caffe ssd GPU训练自己的数据集一、caffe环境搭建二、数据集三、训练和测试 一、caffe环境搭建 环境搭建过程网上有很多教程，可能要踩些坑吧，正常，这里不多赘述，主要是我当时也没做记录，实在难以复现那个过程了。 caffe用的weiliu89，先克隆下来，然后再把ssd分支checkout，代码如下： git clone https://github.com/weiliu89/ca...
深度学习 100 题（转）
weixin_30432179的博客
05-20 7992
深度学习 100 题（转） https://github.com/wizardforcel/data-science-notebook/tree/master/dl/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0_100_%E9%A2%98 来源：BAT面试1000题 1、梯度下降算法的正确步骤是什么？ a.计算预测值和真实值之间的误差 b.重...
CS231n笔记5--Weights Update 与 Dropout
u012767526的专栏
05-14 5481
Weights Update 与 DropoutWeights Update 与 Dropout 参数更新Weights Update 学习率是怎么来的 随机梯度下降-Stochastic Gradient Descent Batch与SGD的合体Mini-Batch Gradient Descent 再给力点Momentum来了 考虑得再多一些-Nesterov Momentum Update 平
keras使用yolov3训练自己的数据时出现- val_loss: nan
qq_30551297的博客
02-13 1631
先说方法，关闭加载预训练，在train.py进行如下修改，将load_pretrained 改为Fasle
训练模型中出现loss连续为nan的解决办法
wang_ningning的博客
04-25 1867
1、优先查看数据，数据中如果有空数据就会出现连续loss为nan，去除空白数据 data=data.dropna() 2、梯度爆炸 减小学习率，减小batch_size 3、数据归一化 4、网络的结构化不合理，隐含层，神经元个数 5、更换参数初始化方法 对于CNN，一般用xavier或msra方法（这个方法我没用过，只是看到有这个解决办法） 我使用第一种方法就解决了问题 ...
pytorch训练出现loss=na
slibra_L的博客
06-24 1096
遇到一个很坑的情况，在pytorch训练过程中出现loss=nan的情况 有以下几种可能： 1.学习率太高。 2.loss函数有问题 3.对于回归问题，可能出现了除0 的计算，加一个很小的余项可能可以解决 4.数据本身，是否存在Nan、inf，可以用np.isnan(),np.isinf()检查一下input和target 5.target本身应该是能够被loss函数计算的，比如sigmoid激活...
关于训练损失是空的局限性解答Train Loss: nan l Val Loss: nan
最新发布
常隆涛的博客
11-08 246
如果数据集有很多连续的0，归一化如果直接调用torch的01归一化，计算过程中就会除以0，出现null，跟数据集数量大小没关系。我的解决方法是，把0的位置加上0.00001，就不报错了，影响应该有但是很小。
caffe + python + float 产生 Inf ，从而触发NaN
机器学习的小学生
06-13 1067
损失函数在训练过程中，如果在刚开始的迭代过程中损失函数就发散变为了Inf 或者NaN，那么往往可以通过调节学习率来解决。 另外一种情况是在迭代了数千次，例如我迭代了1800次，忽然出现损失函数为Inf或者NaN的情况，在我的实验情况下是由于caffe的python接口使用的是单精度float类型，在自己用python定义的层中，使用到了指数函数np.exp(a)，当a的 值超过某个数时例如90，...
训练网络loss出现Nan解决办法
weixin_46525182的博客
08-10 1930
nan解决方法
loss回传遇到的类型错误 loss出现nan
02-19 2087
RuntimeError: expected dtype Float but got dtype Long (validate_dtype at ..\aten\src\ATen\native\TensorIterator.cpp:143) (no backtrace available) loss=criterion(outputs.float(),targets.float()) .long() .float() .double() val_mape_loss=[] val_mse_loss=.
《深度学习笔记》——在训练过程中出现nan的调试笔记
墨门
11-23 1519
1 出现nan的理论分析 从本质上来说，“出现nan”现象主要是因为数值超出当前数据类型的表示范围，其含义是指“Not a Number”，常在浮点数运算中出现； 2 可能引起nan的原因 学习过大，出现梯度爆炸，从而导致loss过大，使得数值溢出出现nan； 在运算过程中，由于出现“除0”运算，导致出现nan； 3 调试方法 判断loss值是否出现nan： torch.isnan(loss) ...............
模型训练中出现NaN Loss的原因及解决方法
热门推荐
豆芽菜
05-23 1万+
1 梯度爆炸 原因：学习的过程中，梯度变得非常大，使得学习的过程偏离了正常的轨迹。 症状：观察每次迭代的loss值，会发现loss明显增长，最后因为loss值太大以至于不能用浮点去表示，所以变成了Nan。 可采取的措施：1 降低学习速率，2 如果模型中有多个loss层，就需要找到梯度爆炸的层，然后降低该层的loss weight。 2 学习率过高 原因：过高的学习率乘上所有的梯度使得所有参数变成无效的值。 症状：观察输出日志，会发现学习率变成nan 可采取的措施：设置合适的学习速率 3 损失函数
Caffe-Faster-RCNN: 优化CPU性能的深度学习框架
资源摘要信息:"Caffe-Faster-RCNN是一个基于深度学习框架Caffe的更快的R-CNN实现版本。这个版本目前已被弃用，因此文档建议用户查看替代信息。Caffe是一个由伯克利AI研究(BAIR) /伯克利视觉与学习中心(BVLC)和社区...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值