# 理解“PyTorch Loss 一直不变”的问题及解决方案
在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，出现“loss一直不变”的情况是一个常见的问题。这可能意味着模型未能有效学习，导致效果不佳。本文将帮助你了解这个问题的原因以及如何解决它。我们将按如下流程进行：
| 步骤 | 描述 |
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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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这几天被一个问题卡了2天在神经网络中加入了多头自注意力机制，训练有一定的效果，把模型保存下来之后，换了个loss继续训练做finetuning，然后就出现了这样的问题：已经训练好的模型的loss在1左右，然后做Finetuing的时候，按理说加载了预训练模型，第一个Epoch的loss应该也在1左右（对同一个数据集），结果训练的时候第一个Epoch的loss飙升，升到了30多，这让我十分困惑，因为
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2024-08-13 16:51:55
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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，首先默认各位都能理解过拟合和欠拟合的概念。训练集loss不下降训练集的
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2024-08-24 11:49:13
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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，首先默认各位都能理解过拟合和
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2023-10-11 17:17:39
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# 深度学习模型 Loss 一直不变的原因及解决方案
深度学习已经成为机器学习领域的重要分支，然而在实际应用中，我们常常面临各种各样的问题。其中一个常见的情况是，模型训练过程中的损失函数（Loss）一直不变。这种情况不仅让人感到困惑，同时也影响了模型的最终效果。本文将探讨造成这种现象的原因，并提供相应的解决方案。
## 什么是损失函数？
损失函数是用于衡量模型预测值与真实值之间差异的指标。在
文章目录0.General Guide训练集上的loss太大怎么办？测试集上的loss太大怎么办？1.局部最小值与鞍点2.批次(batch)与动量(momentum)3.自动调整学习率(Adaptive Learning Rate)4.loss也可能有影响5.批次标准化(Batch Normalization) 主要是一些训练的tips，从训练集和测试集出发。 0.General Guide模
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2024-06-12 08:47:33
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在机器学习中，我们使用 loss/cost 表示当前模型与理想模型的差距。训练的目的，就是不断缩小 loss/cost。
简单直接的classification error 很难精确描述模型与理想模型之间的距离。需要建立别的更有效的loss函数。
基础可参考：深度学习常用损失函数总览：基本形式、原理、特点 (qq.com)pytorch中常用的方法如下：每个损失函数的构造函数都会有自己的参数
cr
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2023-12-13 20:34:05
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# PyTorch损失值一直不变的原因及解决方法
在进行深度学习模型训练时，损失值是评估模型性能的重要指标。如果你在使用PyTorch时发现损失值一直保持不变，可能会导致模型无法学习。这篇文章将详细讨论这一现象的可能原因，并提供相应的解决方案，包括代码示例和可视化图表。
## 一、损失值不变的常见原因
1. **学习率过低**
学习率是影响模型收敛速度的重要参数。如果设置的学习
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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封面图片：Photo by Ben Sweet 基于深度学习的物体检测离不开复杂的Anchor策略。与之相比人脸识别看起来复杂而实际逻辑简单了很多。文章“ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition”中设计了一种能够有效提升人脸识别准确率的loss方案。除了技术细节，Introduction部分的内容对于了
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2023-11-29 10:46:01
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# 理解 PyTorch 中损失值一直等于 1 的问题
初学者在使用 PyTorch 进行深度学习时，可能会遇到损失值一直保持在某个固定值（如 1）的情况。这通常表明模型没有有效地学习。为了帮助你理解并解决这个问题，我们将介绍一下整个流程，并逐步解释每个步骤的代码。
## 解决步骤流程
以下是处理此问题的大致步骤：
| 步骤 | 描述
Pytorch中的学习率调整有两种方式：手动调整optimizer中的lr参数利用lr_scheduler()提供的几种衰减函数 Pytorch中的学习率调整方法一. 手动调整optimizer中的lr参数二. 利用lr_scheduler()提供的几种调整函数2.1 LambdaLR(自定义函数)2.2 StepLR(固定步长衰减)2.3 MultiStepLR(多步长衰减)2.4 Expone
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2023-11-08 20:30:13
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Pytorch基础模型组件目标知道Pytorch中Module的使用方法知道Pytorch中优化器类的使用方法知道Pytorch中常见的损失函数的使用方法知道如何在GPU上运行代码能够说出常见的优化器及其原理1. Pytorch完成模型常用API在前一部分，我们自己实现了通过torch的相关方法完成反向传播和参数更新，在pytorch中预设了一些更加灵活简单的对象，让我们来构造模型、定义损失，优化
本节主要是关于几种损失函数的学习。损失函数的定义常用的损失函数 一、损失函数的定义损失函数用于描述模型预测值f(x)和真实值y的差距大小。它是一个非负实值函数，通常用L(y,f(x))来表示。损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结果风险函数的重要组成部分。模型的风险结果包括风险项和正则项，通常如下所示： &nbs
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2024-02-29 11:05:51
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文章目录本文目的1.PyTorch中的CrossEntropyLoss2.model.train( )和model.eval( )3.torch.flatten()操作4.torchvision.transforms踩的坑a)PIL Image和 torch.Tensor顺序b)Normalize参数的含义5. nn.DataParallel() 本文目的记录Pytorch使用过程中的经验，避免
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2024-05-29 07:54:14
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# PyTorch 中的 Loss 不变性
在深度学习中，优化算法通过最小化损失函数（Loss Function）来训练模型。在使用 PyTorch 进行模型训练时，我们经常遇到 "loss 不变" 的现象。本文将深入探讨这一现象，解析其背后的原因，并提供相关代码示例以供参考。
## Loss 的基础概念
损失函数用于量化模型输出与真实标签之间的差异。其目的是通过反向传播调整模型参数，使得损
原创
2024-09-19 06:12:48
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前言深度学习模型优化，即优化网络权值使得该模型拟合数据的能力达到最优，而最优的一个标准是损失函数较小（兼顾训练数据和测试数据，以及实际应用场景的最优）。PyTorch中有很多损失函数，这里我主要介绍最常用的两种，NLLLoss和CrossEntropyLoss；而实际上CrossEntropyLoss更常用，NLLLoss与其的关系也会在本文中详细介绍。1. Softmax要介绍上述两个损失函数的
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2023-10-26 21:29:33
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前言交叉熵损失本质是衡量模型预测的概率分布与实际概率分布的差异程度，其值越小，表明模型的预测结果与实际结果越接近，模型效果越好。熵的概念来自与信息论，参考资料1对交叉熵的概念做了简明的介绍，很好理解。需要注意： Pytorch中的CrossEntropyLoss是LogSoftMax与NLLLoss的结合，下面以实例逐步拆解CrossEntropyLoss的计算过程。LogSoftMax当网络最后
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2023-08-11 21:23:36
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TensorFlow 2.0中有多处更改，以使TensorFlow用户使用更高效。TensorFlow 2.0删除冗余 APIs,使API更加一致(统一 RNNs,统一优化器),并通过Eager execution模式更好地与Python运行时集成许多RFCs已经解释了TensorFlow 2.0所带来的变化。本指南介绍了TensorFlow 2.0应该是什么样的开发，假设您对Tenso
