TensorFlow中的Nan值的陷阱

之前在TensorFlow中实现不同的神经网络,作为新手,发现经常会出现计算的loss中,出现Nan值的情况,总的来说,TensorFlow中出现Nan值的情况有两种,一种是在loss中计算后得到了Nan值,另一种是在更新网络权重等等数据的时候出现了Nan值,本文接下来,首先解决计算loss中得到Nan值的问题,随后介绍更新网络时,出现Nan值的情况。

01 Loss计算中出现Nan值

在搜索以后,找到StackOverflow上找到大致的一个解决办法(原文地址:这里),大致的解决办法就是,在出现Nan值的loss中一般是使用的TensorFlow的log函数,然后计算得到的Nan,一般是输入的值中出现了负数值或者0值,在TensorFlow的官网上的教程中,使用其调试器调试Nan值的出现,也是查到了计算log的传参为0;而解决的办法也很简单,假设传参给log的参数为y,那么在调用log前,进行一次数值剪切,修改调用如下:

loss = tf.log(tf.clip_by_value(y,1e-8,1.0))

这样,y的最小值为0的情况就被替换成了一个极小值,1e-8,这样就不会出现Nan值了,StackOverflow上也给出了相同的解决方案。于是,我就采用了上述的解决方案对于log的参数进行数值限制,但是我更加复杂化了这个限制。

tf.clip_by_value这个函数,是将第一个参数,限制在第二、三个参数指定的范围之内,使用这个函数的原意是要避免0值,并没有限制最大值,因而我将限制的调用修改如下:

loss = tf.log(tf.clip_by_value(y,1e-8,tf.reduce_max(y)))

这样就确保了对于y值的剪切,不会影响到其数值的上限。但是在实际的神经网络中使用的时候,我发现这样修改后,虽然loss的数值一直在变化,可是优化后的结果几乎是保持不变的,这就存在问题了。

经过检查,其实并不能这么简单的为了持续训练,而修改计算损失函数时的输入值。这样修改后,loss的数值很可能(存在0的话确定就是)假的数值,会对优化器优化的过程造成一定的影响,导致优化器并不能正常的工作。

要解决这个假的loss的方法很简单,就是人为的改造神经网络,来控制输出的结果,不会存在0。这就需要设计好最后一层输出层的激活函数,每个激活函数都是存在值域的,详情请见这篇博客,比如要给一个在(0,1)之间的输出(不包含0),那么显然sigmoid是最好的选择。不过需要注意的是,在TensorFlow中,tf.nn.sigmoid函数,在输出的参数非常大,或者非常小的情况下,会给出边界值1或者0的输出,这就意味着,改造神经网络的过程,并不只是最后一层输出层的激活函数,你必须确保自己大致知道每一层的输出的一个范围,这样才能彻底的解决Nan值的出现。

举例说明就是TensorFlow的官网给的教程,其输出层使用的是softmax激活函数,其数值在[0,1],这在设计的时候,基本就确定了会出现Nan值的情况,只是发生的时间罢了。

02 更新网络时出现Nan值

更新网络中出现Nan值很难发现,但是一般调试程序的时候,会用summary去观测权重等网络中的值的更新,因而,此时出现Nan值的话,会报错类似如下:

InvalidArgumentError (see above for traceback): Nan in summary histogram for: weight_1

这样的情况,一般是由于优化器的学习率设置不当导致的,而且一般是学习率设置过高导致的,因而此时可以尝试使用更小的学习率进行训练来解决这样的问题。

原文发布于微信公众号 - 人工智能LeadAI(atleadai)

原文发表时间:2018-01-23

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