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。

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1.#QNAN、1.#IND和1.#INF等“无效”浮点数说明及其判断
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05-15 6482
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QNAN
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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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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
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qNaN代表“非数”（Not-a-Number）
m0_62410106的博客
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accuracy=0,loss=1.#QNAN(* 1 = 1.#QNAN loss)
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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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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
论文数据分析辅导,；论文人工智能辅导 huazhongxiaosx
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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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02-16 841
型号: ti公司 TMS320C6655 我在项目中，原本好好的算法，double型和float型的变量突然冒出来一些1.#QNAN的结果，十六进制为0x7XFFFFFF…，直接给我整不会了，通过逐步排查，发现凡是有cos函数的地方，都会出现这种错误，但是程序编译和运行没有一点影响，只是计算结果很离谱，于是我在程序中整一个固定值看，出现如图所示 cos函数输入为弧度，理论上cos 0为1，cos π为-1。但是我在仿真运行时，发现cos π得到的结果有时候为-1，有时候为1，更多的时候为1.#QNAN，百
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### 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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