深度学习训练LOSS不下降原因集合（转载）

最新推荐文章于 2025-04-29 13:01:31 发布
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本文集合了训练过程中LOSS不下降的多种原因分析，探讨了学习率设置不当、数据集质量问题、模型过拟合等常见问题，并提供了相应的解决策略。
训练loss不下降原因集合
jacke121的专栏
04-09 9万+
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...
Tutorial教程：知错就改，错了就罚，论训练深度学习如何选择损失函数
MrCharles在优快云
12-29 2万+
Tutorial教程：训练深度学习如何选择损失函数 声明：本文为优快云首发，谢绝转载，商业转载请联系笔者MrCharles本人获取同意 作为优化算法的一部分，必须重复估算模型当前状态的误差。这就需要选择通常称为损失函数的误差函数，该函数可用于估计模型的损失，以便可以更新权重以减少下次评估时的损失。 神经网络模型从示例中学习输入到输出的映射，损失函数的选择必须...
深度学习之Loss不下降原因分析篇
weixin_42028608的博客
03-02 6859
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损失不下降
JalexDooo的博客
04-18 6269
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。
深度学习损失函数不下降的解决方法
lizz2276的博客
08-13 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。这里，首先默认各位都能理解过拟合和欠拟合的概念。 一，train loss与test loss结果分析【1】 train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在
深度学习-人工神经网络网络
qq_36349372的博客
05-25 6054
神经元: 受生物学的启发，人工神经网络是生物神经网络的一种模拟和近似。它从结构、实现机理和功能上模拟生物神经网络，传统的生物神经元模型由树突、细胞核、细胞体、突触和神经末梢组成，如图所示。 如图下图所示，神经元的输入xi对应生物神经元的树突。输入xi向细胞体传播脉冲，相当于输入权值参数wi,通过细胞核对输入的数据和权值参数进行加权求和。传播细胞体的脉冲相当于人工神经元的激活函数，最终输出结果y作为下一一个神经元的输入。 上述是人工神经网络的最基本的处理单元---------神经元，由连接、求和节点和激活
Prompt-Tuning——深度解读一种新的微调范式
夏栀的博客
11-19 8万+
Prompting——深度解读一种全新的微调范式   自从GPT、EMLO、BERT的相继提出，以Pre-training + Fine-tuning 的模式在诸多自然语言处理（NLP）任务中被广泛使用，其先在Pre-training阶段通过一个模型在大规模无监督语料上预先训练一个预训练语言模型（Pre-trained Language Model，PrLM），然后在Fine-tuning阶段基于训练好的语言模型在具体的下游任务上再次进行微调（Fine-tuning），以获得适应下游任务的模型。这种模式在诸
深度学习中的Normalization模型
张俊林的博客
08-28 1万+
                        /*本文可以随便转载，转载时请注明作者及文章出处*/                                              作者：新浪微博  张俊林    Batch Normalization（简称BN）自从提出之后，因为效果特别好，很快被作为深度学习的标准工具应用在了各种场合。BN大法虽然好，但是也存在一些局限和问题，诸...
深度学习第P4周：猴痘病识别
a52022920的专栏
10-21 1344
PyTorch本身是一个基于Python的科学计算库，特点是可以在GPU上运算。import torch导入的torch:张量的有关运算。如创建、索引、连接、转置、加减乘除、切片等。功能如下图所示：1.简介2.神经网络基础3.建造第一个神经网络4.张量。
9. 深度学习——GAN
qq_32468785的博客
11-13 430
2014 年，Generative Adversarial Networks（GANs）在深度学习领域掀起了一场革命。这场革命产生了一些重大的技术突破。Ian Goodfellow 等人在 “Generative Adversarial Networks” 中提出了生成对抗网络，这篇paper算是这个领域的开山之作。学术界和工业界都开始接受并欢迎 GAN 的到来。GAN 的崛起不可避免。首先，GAN 最厉害的地方是它的学习性质是无监督的。
[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...
模型的损失值不下降问题
abcde10086_10086的博客
04-29 1660
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。
【算法】深度学习模型损失值loss不收敛，曲线震荡发散怎么办？
YaoYee_21的博客
07-19 3298
可能的解决方法——加大 batch_size
几个导致DeepFaceLab训练速度较慢的原因
AlphaFinance
04-21 2827
硬件配置：DeepFaceLab 需要较高的计算机配置才能运行，包括较大的内存、高性能的 GPU、快速的存储器等。如果你的计算机配置不够高，可能会导致训练速度较慢。超参数选择：DeepFaceLab 中有许多超参数需要调整，这些参数会影响模型的性能和训练速度。复杂度：DeepFaceLab 的算法和模型较为复杂，需要处理大量数据和计算复杂的数学运算，这可能导致训练速度较慢。数据量：DeepFaceLab 需要大量的训练数据来训练模型，如果你的数据量不够大，可能需要更长的时间来训练模型。
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
关于Loss不下降的解决方法
alexandsunny的博客
07-26 1699
链接：https://blog.ailemon.me/2019/02/26/solution-to-loss-doesnt-drop-in-nn-train/ 关于Loss不下降的解决方法一、训练集Loss1. 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.
神经网络训练时loss（损失函数）不下降的原因和解决方案
Yezy
04-21 4513
详情参照：https://blog.ailemon.me/2019/02/26/solution-to-loss-doesnt-drop-in-nn-train/
简单介绍DeepFaceLab（DeepFake）的使用以及容易被忽略的事项
Shion's bla bla blog
04-29 7万+
DeepFaceLab 是一个应用机器学习进行视频中人物换脸的工具。本文主要是讲诉Deepfacelab的使用，纠正一些网络文章的错误，注意事项。
关于DeepFaceLab的一些乱七八糟的小技巧
Shion's bla bla blog
09-05 2127
让多份DFL软件共用同一个工作目录，升级CUDNN，解决Loading太慢的模型……
神经网络训练集完全无法训练，loss不下降的原因
最新发布
11-20
例如，引用[3]提到，如果train loss不变而test loss下降，可能数据集有严重问题[^3]。 - **优化器和超参数问题**： - 优化器选择不当（如SGD在非凸问题上易卡在局部最小值）、批量大小过大（导致梯度更新频率低）...
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