训练loss不下降的原因总结

最新推荐文章于 2025-04-29 13:01:31 发布
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#神经网络 #tensorflow #深度学习

  1. 表现：训练过程中loss值一直震荡，没有下降趋势
  2. 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, 残差网络等
  3. 原因二：训练数据分布不均匀；这种情况对训练数据shuffle即可
  4. 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
  5. tensorflow2中可以直接打出每个step的梯度值，便于发现问题
东城地瓜
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神经网络模型loss不收敛、不下降问题汇总
科研学习笔记！
01-06 2万+
一、模型不收敛 主要有以下几个原因： 1.learning rate设大了会带来跑飞（loss突然一直很大）的问题 这个是新手最常见的情况——为啥网络跑着跑着看着要收敛了结果突然飞了呢？可能性最大的原因是你用了relu作为激活函数的同时使用了softmax或者带有exp的函数做分类层的loss函数。当某一次训练传到最后一层的时候，某一节点激活过度（比如100），那么exp(100)=Inf，发...
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
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
模型的损失值不下降问题
最新发布
abcde10086_10086的博客
04-29 1094
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不下降原因
牛肉胡辣汤
11-08 4549
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。
[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...
loss不降低原因以及解决方法
ZauberC的博客
11-08 7446
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。
开源mask rcnn分割模型训练loss下降图
04-03
总结来说，理解开源Mask R-CNN模型的训练Loss下降图是监控模型性能和优化训练过程的关键。通过深入分析Loss曲线，我们可以及时发现并解决训练中的问题，提升模型的准确性和泛化能力。在实际项目中，结合其他监控指标...
解决keras GAN训练是loss不发生变化,accuracy一直为0.5的问题
09-16
### 解决Keras GAN训练中Loss不发生变化及Accuracy始终为0.5的问题 #### 一、背景介绍 在深度学习领域，生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）是一种强大的模型，能够生成高质量的图像、音频和...
【模型训练】loss和accuracy变化的调整方向
shuaixio的博客
05-19 3875
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
训练网络时，loss损失的问题
qq_36271653的博客
10-16 1748
训练网络时 讨论损失
神经网络训练中Loss不下降，输出值始终在0附近的另外一种原因
qq_36340016的博客
05-26 4353
踩过的坑与心得体会（不常见的解决方法，也许会对某些小伙伴有帮助）
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   
训练loss不下降原因总结
我是天才很好
07-08 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 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
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不下降的原因及其解决方法
simon469660451的博客
05-24 3378
在训练Bert+Classifier的时候遇到了问题都是在训练的过程中loss基本保持常数值，特此记录一下。
深度学习：loss损失不下降
JalexDooo的博客
04-18 6151
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。
训练时loss不下降问题
Lmoermo的博客
08-29 5012
1、训练集loss不下降 2、测试集loss不下降 3、验证集loss不下降 二、epoch在100内损失出现nan可能原因以及解决 三、自适应学习率设置 一、训练时loss不下降问题 1、训练集loss不下降    1.1 模型结构和特征工程存在问题    1.2 权重初始化方案有问题    1.3 正则化过度    1.4 选择合适的激活函数、损失函数 1.5 选择合适的优化器和学习速率   1.6 训练时间不足 1.7 模型训练遇到瓶颈 1.8 batch size过大
网络训练时loss不下降的原因
rover
11-18 3957
1. 网络训练时train loss与test loss的结果分析: (1) train loss不断下降，test loss不断下降 可能发生的原因： 网络还在学习中，loss在稳步下降。 (2) train loss不断下降，test loss趋于不变 可能发生的原因： 网络出现过拟合的现象，因此在训练集上表现为网络仍在学习，但是test loss趋于不变说明网络泛化能力差。 (3) train loss趋于不变，test loss不断下降 可能发生的原因： 数据集100%是...
Mask RCNN开源模型训练loss下降分析
资源摘要信息: "开源mask rcnn分割模型训练loss下降图" 知识点: 1. Mask R-CNN模型概述: Mask R-CNN是一种深度学习模型，用于图像实例分割任务。它是由Facebook AI Research (FAIR)团队提出的一种扩展的 Faster R-...
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