训练时，损失函数出现1.#QNAN

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本文探讨了在训练过程中遇到因学习率设置过大而导致模型损失值异常增大的问题。建议通过减小学习率来帮助模型更好地收敛。

遇到此类问题，一般讲学习率调小就会解决。

推测是由于学习率较大错过了收敛方向的最佳值，导致损失过大，显示出错。

Python与Pytorch系列(一) 本文(2万字) | 解析python中的pandas.read_csv() | pandas.read_json() | pandas.read_excel()
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损失函数(Loss Function) -1
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http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures/lecture14.pdf Loss Function 损失函数可以看做 误差部分(loss term) + 正则化部分(regularization term) 1.1 Loss Term Gold Standard ...
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<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> 首先说明：1.#QNAN是一个打印呈现，QNAN是指Quiet Not a Number，类似的浮点错误还有SNaN（Signaling
1.#QNAN、1.#IND和1.#INF等“无效”浮点数说明及其判断
PengPengBlog的博客
05-15 6482
在GIS视图上发现部分小区不能正常呈现，通过跟踪异常小区发现其所属基站的经纬度坐标都是-1.#QNAN00000000000无效值，导致小区绘制失败，这些小区均属新入网的3G基站，资源数据还没有维护起来，数据库中对应字段为空，经过TUXEDO接口后数据反映为QNAN无效值。在基础数据完善之前，可在SQL取数据时将空值转化为0，或在接收数据时对此类数据作进一步的过滤。 　　此处的1.#QNAN是一
QNAN
liu111111113的博客
06-30 1180
的意思是，Quiet Not A Number，也就是不会触发浮点异常的NaN，而NaN是“不是一个数”的意思。通常你得到这种结果一般通过除0操作+/- 无穷大除以+/-无穷大+/- 无穷大之间的加减法sqrt的参数是负数等还有其他情况，请参考http://en.wikipedia.org/wiki/NaN解决方法是检查一下你的代码是否有做上述的一些操作。转载自：https://zhidao.ba...
Tensorflow2.*教程之使用Auto MPG数据集构建回归模型预测燃油率（4）
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05-08 5960
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Caffe-SSD(single-shot-multibox)在Windows平台下的配置(CPU和GPU)与训练记录
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1在windows上面训练和测试ssd的方法很少，而且配置也相当之麻烦，搞了几天才调试成功。现在写一下过程分享到博客上，顺便也可以作为今后再次安装的参考。我的配置环境： windows: 10 cuda: 8.0 caffe: caffe-ssd-microsoft python: 2.7.13 Caffe-SSD的编
lms算法的verilog实现_最小均方算法（LMS Algorithm）理论及DSP实现
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qNaN代表“非数”（Not-a-Number）
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accuracy=0,loss=1.#QNAN(* 1 = 1.#QNAN loss)
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c语言运算终止 1 qnan,浮点异常值：NAN，QNAN，SNAN
weixin_29026387的博客
05-20 362
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c语言1 qnan,什么是 1.#QNAN？
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满意答案micktx_fx推荐于 2017.12.15采纳率：45%等级：12已帮助：5322人此处的1.#QNAN是一个打印呈现，QNAN是指Quiet Not a Number，类似的浮点错误还有SNaN(Signaling Not a Number)，通常如0.0/0.0、给负数开平方根等溢出或无效运算就会产生一个NAN结果的表示值，NaN及两种浮点错误的说明如下：The value...
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weixin_31947395的博客
05-21 2870
最近在写lua的时候，调用C++库，打印了一些异常信息。以前也见过类似的，但是都没管，今天在这里整理，做个记录32位浮点数在机器中的表示按照IEEE的标准是这样的：+------+----------------+-------------------------------+| 1bit | 8bit | 23bit |+---...
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09-20 3538
32位浮点数在机器中的表示按照IEEE的标准是这样的： +------+----------------+-------------------------------+ | 1bit | 8bit | 23bit | +------+----------------+-------------------------------+ 其中：1bit表示符号位（0表示正，1表示负），8bit表示指数（0~25...
python 深度神经网络训练，pytorch ,tensorflow paddle大模型训练中损失突然增大的原因与对策
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09-18 2216
1. **学习率设置不当**：如果学习率过高，可能会导致模型在优化过程中跳过最小值，甚至导致模型发散。2. **数据预处理问题**：数据中的异常值、缺失值或错误的数据预处理（如归一化不当）都可能导致模型训练过程中损失函数数值突然变高。7. **模型过拟合**：如果模型在训练集上表现良好，但在验证集或测试集上损失突然增加，可能是过拟合的迹象。3. **模型结构或初始化问题**：如果模型结构过于复杂或权重初始化不当，可能会导致梯度消失或梯度爆炸，从而影响损失函数的数值。首先，我们需要考虑的是模型或算法的问题。
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maxent运行出现java.lang.NumberFormatException: For input string: "1.#QNAN'
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05-11
### maxent 运行时出现 `java.lang.NumberFormatException` 的原因分析 当 MaxEnt 工具运行过程中抛出 `java.lang.NumberFormatException: For input string: "1.#QNAN"` 错误时，通常表明程序尝试将一个非法字符串转换为数值类型。具体来说，“1.#QNAN” 是一种表示未定义或无法计算的结果的特殊浮点数标记，在 Windows 平台上尤为常见[^1]。 此错误可能由以下几个因素引起： - 数据集中存在缺失值或无效数据项。 - 特征文件中的某些列包含非数字字符或其他不可解析的内容。 - 输入文件格式不符合预期标准，例如分隔符不一致或编码问题。 针对该异常的具体处理方法如下所示： #### 解决方案一：清理输入数据 确保所有参与运算的数据均为合法数值形式。对于任何可能导致解析失败的情况均需加以修正。可以通过预处理脚本去除或者替换掉那些会产生 NaN 值的操作结果。下面是一个简单的 Python 脚本来演示如何检测并修复潜在的问题单元格: ```python import pandas as pd import numpy as np def clean_data(file_path, output_path): df = pd.read_csv(file_path) # 替换所有的NaN/Inf等异常值为0或者其他合理默认值 df.replace([np.inf, -np.inf], np.nan, inplace=True) df.fillna(0, inplace=True) # 将清洗后的DataFrame保存到新的CSV文件中 df.to_csv(output_path, index=False) clean_data('input.csv', 'output_cleaned.csv') ``` #### 解决方案二：调整环境设置 有时操作系统本身的区域设定也会影响数值的表现方式，比如小数点符号差异 (".", ",") 可能造成误解读。因此可以考虑更改 Java 应用内部使用的 Locale 设置来匹配实际数据源的习惯写法。 在启动命令里加入参数 `-Duser.language=en -Duser.country=US`,强制指定英语美国作为默认的语言和地区选项可能会有所帮助. #### 解决方案三：升级软件版本 如果以上两种办法都不能解决问题，则建议查看是否有更新版可用。新发布的迭代往往包含了对旧有 bug 的修补以及性能上的改进之处。 ---
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