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
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2023-09-22 18:01:53
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最近在使用LSTM做基于THUCNews数据集的文本分类。之前用LSTM模型做10种新闻种类的分类时可以正常收敛，说明应该不是写错代码的原因，但是当我把新闻种类扩大到14种类别时，却出现了loss不下降的情况： 因为不知道是什么原因，所以希望能探究一下。一、改变权重初始化方案之前是让LSTM默认初始化，现在采用RNN常用的正交初始化，据说可以缓解梯度消失和梯度爆炸问题。方法：在初始化代码中加入：n
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2023-08-08 10:45:22
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# PyTorch的Loss不下降：原因与解决方法
在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，遇到loss不下降的情况是比较常见的。这不仅会导致模型性能不佳，还会影响到后续的研究进展。本文将阐述可能导致loss不下降的原因，并提供一些解决方案，同时通过代码示例和流程图帮助大家更好地理解。
## 1. Loss不下降的原因
### 1.1 学习率过高
学习率（learning rate）是
原创
2024-10-25 03:40:49
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# PyTorch 训练过程中损失不下降的原因及解决方法
在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，常常会遇到训练损失不下降的情况。这不仅影响模型的性能，还可能使我们无从判断模型的状态。本文将探讨造成这种现象的原因，并提供相应的解决方案，辅助代码示例以及可视化信息。
## 损失不下降的常见原因
在模型训练过程中，损失不下降可能由以下几个原因导致：
1. **学习率设置不当**：学习率过大
# PyTorch DNN Loss不下降的排查指南
在深度学习模型的训练过程中，损失（Loss）不下降是一个常见的问题，尤其是对于刚入行的开发者来说，可能会感到无从下手。本文将以系统化的流程指导你排查该问题，并提供详细的代码示例与注释。我们将以表格和图表形式展示过程，确保你能够清楚理解每一步的目的和实现方法。
## 整体流程
下面是排查“PyTorch DNN Loss不下降”问题的一般步
# 解决 PyTorch 回归任务中 loss 不下降的问题
在机器学习和深度学习领域，回归任务是一种常见的任务。作为一个刚入行的小白，您可能会遇到回归模型的损失（loss）不下降的问题。这可能是因为多个因素导致的。在这篇文章中，我将详细说明整个流程，通过逐步指导您如何解决这一问题。
## 整体流程
解决回归损失不下降的问题通常可以分为以下几个步骤。下面的表格总结了每一个步骤以及相应的操作。
1.损失函数简介损失函数，又叫目标函数，用于计算真实值和预测值之间差异的函数，和优化器是编译一个神经网络模型的重要要素。 损失Loss必须是标量，因为向量无法比较大小（向量本身需要通过范数等标量来比较）。 损失函数一般分为4种，HingeLoss 0-1 损失函数，绝对值损失函数，平方损失函数，对数损失函数。损失函数的本质任何一个有负对数似然组成的损失都是定义在训练集上的经验分布和定义在模型上的概
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2024-04-29 09:07:38
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caffe总结（八）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.适当降低模型的规模3.获取更
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2023-12-11 16:23:59
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在Pytorch下，由于反向传播设置错误导致 loss不下降的原因及解决方案本人研究生渣渣一枚，第一次写博客，请各路大神多多包含。刚刚接触深度学习一段时间，一直在研究计算机视觉方面，现在也在尝试实现自己的idea，从中也遇见了一些问题，这次就专门写一下，自己由于在反向传播（backward）过程中参数没有设置好，而导致的loss不下降的原因。对于多个网络交替【描述】简单描述一下我的网络结构，我的网
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2023-08-10 20:55:01
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使用 PyTorch 实现线性回归模型1. 线性回归模型实现# 导入需要的包
import torch
from torch import nn
import matplotlib.pyplot as plt
# step1 准备数据
# x_data,y_data 分别是一个3行1列的矩阵，即分别有3个数据，每个数据只有1个维度
x_data=torch.Tensor([[1.0],[2.0],
PyTorch模型训练1. 自定义损失函数PyTorch在torch.nn模块为我们提供了许多常用的损失函数，比如：MSELoss，L1Loss，BCELoss… 但是随着深度学习的发展，出现了越来越多的非官方提供的Loss，比如DiceLoss，HuberLoss，SobolevLoss… 这些Loss Function专门针对一些非通用的模型，PyTorch不能将他们全部添加到库中去，因此这些
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2023-09-27 16:46:17
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最近训练自己的Landmark检测网络的时候，遇到的loss无法下降的问题，现在记录如下，一方面给自己留个记录，另一方面希望能够给大家一些参考。 主要就是使用的王井东老师团队的HRNet来跑我们自己做的数据集，不得不说HRNet的Pytorch训练流程对我们来说真的特别友好，有很多细节上的优化，一旦上手之后改很多东西都很方便。之前我已经在数据集上进行了验证，然后需要添加我们自己设计的模块
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2024-01-27 10:55:17
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文章目录概述直接上pytorch网络搭建设置优化器选择损失函数开始训练（炼丹）测试模式（nograd）进阶指南 老规矩，先送上官网，建议不知道优化器，损失函数，网络模型的朋友们看看官网 https://pytorch.org/
https://pytorch.org/docs/stable/nn.html 基本都在torch.nn下 鸣谢： https://zhuanlan.zhi
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2024-04-22 16:36:47
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目录 梯度下降法更新参数Adam 更新参数Adam + 学习率衰减Adam 衰减的学习率References 本文先介绍一般的梯度下降法是如何更新参数的，然后介绍 Adam 如何更新参数，以及 Adam 如何和学习率衰减结合。梯度下降法更新参数梯度下降法参数更新公式：\[ \theta_{t+1} = \theta_{t} - \eta \cdot \nabla J(\theta_t) \]
模型选择、过拟合和欠拟合训练误差和泛化误差训练误差（training error）指模型在训练数据集上表现出的误差，泛化误差（generalization error）指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。计算训练误差和泛化误差可以使用线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交叉熵损失函数。模型选择验证数据集从严格意义上讲，测试集只
这段在使用caffe的时候遇到了两个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。1.loss等于87.33不变loss等于87.33这个问题是在对Inception-V3网络不管是fine-tuning还是train的时候遇到的，无论网络迭代多少次，网络的loss一直保持恒定。查阅相关资料以后发现是由于loss的最大值由FLT_MIN计算得到，FLT_MIN是1.1754943
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题，通过参考别人已经设计好并实现和测试过的结构，以及特
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2023-11-01 23:39:50
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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
可能是学习率太大，但也有可能也是因为数据给错了。。
原创
2022-07-19 11:54:47
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机器学习中的范数规则化之L0、L1、L2范数及loss函数监督机器学习问题无非就是“minimizeyour error while regularizing your parameters”，也就是在规则化参数的同时最小化误差。 最小化误差是为了让我们的模型拟合我们的训练数据，而规则化参数是防止我们的模型过分拟合我们的训练数据。多么简约的哲学啊！因为参数太多，会导致我们的模型复杂度上升，容易过
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2024-08-20 18:01:22
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