[深度学习] loss不下降原因的全面解析

最新推荐文章于 2025-04-29 13:01:31 发布
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#深度学习

博客聚焦深度学习中loss不下降的问题，提供了解决方法，对深度学习实践有一定指导意义，能帮助开发者应对训练中loss异常情况。
深度学习最全面试题总结（一）
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
05-04 2万+
导读：本系列深度学习面试题系列总结，资料集合包含机器学习、深度学习等各系列常见问题，可配合下列资料一起学习，内容参考Github及网络资源，仅供个人学习。侵权联系删除！
深度学习赋能工业设备预防性维护：全面解析与实战应用（基于LSTM）
专注于人工智能、软件开发、工控自动化、工厂数字化及智能化等领域，希望和大家共同进步！
12-18 1539
本文深入探讨深度学习于工业设备预防性维护的应用。开篇点明工业设备维护重要性与传统策略局限，引出深度学习变革机遇。详述相关概念，涵盖深度学习架构及工业数据类型。原理部分包括数据预处理、模型训练与评估要点。实操展示环境准备、数据集处理、LSTM 模型构建训练等完整流程并解析。总结体现其应用价值与指南作用。扩展从模型优化、多源数据融合、实时监测预警、模型解释性、跨领域应用及与传统策略结合等多维度，全方位拓展深度学习在该领域的应用潜力与发展方向。
神经网络模型不收敛，Loss不下降
RechelMx的博客
05-12 1283
LearningRate设置过大，会带来跑飞的问题。可能性最大的原因是：Relu激活函数与Softmax（带有exp的loss函数）同时使用。如果数据太少尽量缩小模型复杂度。考虑减少层数或者减少kernel number。为什么同时使用两种函数产生loss跑飞问题？
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   
[深度学习] loss不下降的解决方法
热门推荐
currycode
04-10 15万+
链接：https://blog.ailemon.me/2019/02/26/solution-to-loss-doesnt-drop-in-nn-train/ 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...
深度学习之Loss不下降原因分析篇
weixin_42028608的博客
03-02 6863
Train & Test Loss 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; t...
【深度学习】 loss不下降，准确率很低的原因
weixin_43528564的博客
09-29 1万+
loss不下降，ACC很低（只有0.1，0.2这种） 可能的原因有： 数据集有问题（噪声过多或存在过多的标签错误或类别不平衡） 梯度爆炸 梯度消失 笔者遇到的梯度爆炸情况 下图的矩阵是pooler_output（从bert得到的句子向量）： 若干个不同的文本，在训练两个batch后可见模型的输出几乎一样了，这正是梯度爆炸的原因 梯度异常检验 检验模型权重更新情况、句子向量、loss值 model = BERT() model.to(device) criterion = nn.CrossEntrop
深度学习与神经网络架构全面解析
### 深度学习与神经网络架构全面解析 #### 1. 何时使用及何时不使用深度学习 深度学习近年来取得了许多非凡的成功，但并非在所有情况下都是最佳选择。 ##### 1.1 不适合使用深度学习的情况 深度学习通常有数百万个...
深入解析AI技术：从深度学习到GPT大模型的全面探索
技术栈：C++、go、python，方向：软开，测开
07-26 1487
从基础的神经网络模型到复杂的GPT大模型，从传统的机器学习分类到前沿的强化学习技术，AI技术正在不断突破自身的边界和限制，展现出无限的可能性和潜力。模型并行则是指将模型的不同部分分配到不同的计算节点上，每个节点负责计算模型的一部分，节点间通过传递激活值和梯度来实现模型的整体前向和反向传播。的大型预训练语言模型。数据并行是指将数据集分割成多个子集并分配给不同的计算节点进行处理，每个节点持有完整的模型副本，独立计算梯度，并通过某种形式的通信机制（如参数服务器、环形同步等）同步梯度以更新全局模型参数。
基于深度学习的极端天气预测全解析与实战指南：基于MetNet 模型
专注于人工智能、软件开发、工控自动化、工厂数字化及智能化等领域，希望和大家共同进步！
12-17 2249
摘要：本文全面解析了基于深度学习的极端天气预测，重点介绍了MetNet模型。首先，文章阐述了极端天气预测的重要性和传统天气预报的局限性。接着，详细介绍了MetNet模型的基本架构、特点以及与其他气象预测模型的对比。然后，通过实战案例展示了MetNet模型在极端降雨天气预测中的应用，包括数据准备、模型搭建与训练、模型评估与预测。最后，文章总结了MetNet模型的优势与挑战，并展望了深度学习在气象领域的未来发展方向。
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
深度学习中loss不下降的原因——os.listdir()读取文件无序
masteryi-0018的博客
10-26 441
除路径外代码完全相同，在windows下可以正常训练，但是在linux下loss总会收敛到某个值，不能正常训练
【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 2690
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。
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
训练集loss不下降
qq_34438672的博客
12-23 2266
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很难适应实际问
训练loss不下降原因
牛肉胡辣汤
11-08 4833
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。
模型的损失值不下降问题
最新发布
abcde10086_10086的博客
04-29 1677
学习率过高或过低。梯度消失或爆炸。数据问题（噪声、数据不平衡等）。模型复杂度（过拟合或欠拟合）。优化器设置不当。损失函数不匹配。训练轮次不够或过早停止。逐一排查这些因素，通常能够找到问题所在，并有针对性地进行改进。
训练loss不下降的原因总结
weixin_39422563的博客
06-08 1万+
表现：训练过程中loss值一直震荡，没有下降趋势 原因一：梯度消失；多因为网络深度过深，接近输入层的参数 梯度过小； 解决方法：调整网络，激活函数relu，batch normal等 原因二：训练数据分布不均匀；这种情况对训练数据shuffle即可 原因三：学习率过大或者过小；过大就会在loss最小处周围震荡，通常一开始会有一定下降；过小就是收敛太慢 tensorflow2中可以直接打出每个step的梯度值，便于发现问题 ...
深度学习基础：神经元模型到卷积网络解析
"这是一个关于深度学习基础的公开课，由刘昕博士主讲，涵盖了从神经元模型到各种深度学习网络结构，包括全连接层、卷...这个深度学习基础课程全面覆盖了深度学习的关键概念和技术，对于初学者来说是一份宝贵的资源。
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