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为什么在卷积神经网络训练过程中损失会激增？

在卷积神经网络训练过程中，损失激增的原因可能有以下几个方面：

学习率过高：学习率是控制参数更新的步长，如果学习率设置过高，会导致参数更新过大，从而使损失函数在训练过程中发生剧烈波动甚至激增。解决方法是适当降低学习率，可以使用学习率衰减策略或者自适应学习率算法。
数据集标签错误：如果数据集中存在标签错误或者标签不一致的情况，会导致网络在训练过程中难以收敛，从而使损失激增。解决方法是仔细检查数据集的标签，并进行必要的修正。
梯度消失或梯度爆炸：在深层神经网络中，由于梯度在反向传播过程中会不断相乘，可能会出现梯度消失或梯度爆炸的问题。梯度消失会导致网络无法更新参数，梯度爆炸会导致参数更新过大，从而使损失激增。解决方法包括使用合适的激活函数（如ReLU）、批归一化、梯度裁剪等。
过拟合：过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现较差的现象。过拟合会导致模型对训练集中的噪声过度拟合，从而使损失激增。解决方法包括增加数据集规模、使用正则化技术（如L1、L2正则化）、提前停止训练等。
网络结构设计不合理：网络结构的设计不合理也可能导致损失激增。例如，网络层数过多、参数量过大等都可能导致训练困难，使损失激增。解决方法是根据具体任务合理设计网络结构，避免过度复杂。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

学习率衰减策略：https://cloud.tencent.com/document/product/851/18315
自适应学习率算法：https://cloud.tencent.com/document/product/851/18316
批归一化：https://cloud.tencent.com/document/product/851/18317
梯度裁剪：https://cloud.tencent.com/document/product/851/18318
正则化技术：https://cloud.tencent.com/document/product/851/18319
提前停止训练：https://cloud.tencent.com/document/product/851/18320

相关搜索:jpeg压缩是否会影响使用卷积神经网络进行训练和分类为什么在ResampleImageFilter执行过程中SimpleITK会崩溃？为什么在增加纪元后损失函数会输出NaN？为什么在我的网络训练过程中CrossEntropy损失没有下降？为什么在训练tensorflow对象检测ssd移动网络模型时我的训练损失很高为什么在训练时准确率和损失保持完全相同？为什么我在Keras中的损失在训练我的模型时没有改变？为什么训练具有伪Huber损失的Xgboost模型会返回一个恒定的测试指标？在keras中同时训练神经网络，并让它们在训练时共同分担损失？在PyTorch中训练神经网络时，损失始终是'nan‘

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MLK | 一文理清深度学习前馈神经网络

Index 多层感知机（MLP）介绍深度神经网络的激活函数深度神经网络的损失函数多层感知机的反向传播算法 神经网络的训练技巧深度卷积神经网络 前馈神经网络（feedforward neural...同样的，tanh激活函数和sigmoid激活函数一样存在梯度消失的问题，但是tanh激活函数整体效果会优于Sigmoid激活函数。 Q：为什么Sigmoid和Tanh激活函数会出现梯度消失的现象？...具体实现上，在训练过程中，神经元的节点激活值以一定的概率p被“丢弃”，也就是“停工”。...我们知道，神经网络有很多层，每经过一个隐含层，训练数据的分布会因为参数的变化而发生改变，导致网络在每次迭代中都需要拟合不同的数据分布，这样子会增加训练的复杂度以及过拟合的风险。...Pooling（池化）因为滤波器在进行窗口移动的过程中会有很多冗余计算，效率很慢，池化操作的目的在于加速卷积操作，最常用的有Maxpooling，其原理如下图所示： ?

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计算机视觉中的细节问题(六)

参考构建机器学习算法 - 云+社区 - 腾讯云目录 (1)、Batch训练的原理 (2)、smooth l1的计算方法 (3)、RetinaNet中Anchor初始化的含义 (4)、滑动平均为什么在测试过程中被使用...由上述batch可以理解为计算一次cost需要输入的样本个数，当数据集比较大的时候，一次性将所有样本输入去计算一次cost存储会吃不消，因此会采用一次输入一定量的样本来进行训练：遍历全部数据集算一次损失函数...(3)、RetinaNet中Anchor初始化的含义 (4)、滑动平均为什么在测试过程中被使用？滑动平均可以使模型在测试数据上更健壮（robust）。...“采用随机梯度下降算法训练神经网络时，使用滑动平均在很多应用中都可以在一定程度上提高最终模型在测试数据上的表现。”...之后在测试过程中使用 shadow_weights 来代替 weights 作为神经网络边的权重，这样在测试数据上效果更好。

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深度学习面试题及参考答案

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20道深度学习面试题，有你不知道的吗？

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基于深度学习的图像风格转换

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