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。
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- 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
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