由于非常大的预测值，RNN损失变为NaN。 - 腾讯云开发者社区

误差梯度是在训练神经网络时计算的方向和量的大小，用于在正确的方向以正确的量更新网络权重。在深度网络或RNN中，更新过程中可能会累积误差梯度，并最终累积成非常大的梯度。...在RNN中，爆炸梯度会导致神经网络不稳定，无法从训练数据中学习，最好的情况下，网络不能学习数据的长输入数据序列。梯度爆炸问题是指训练过程中梯度范数的大幅增加。往往是由于长期成分的激增。...该模型是不稳定的，导致从两次更新之间的损失有巨大的变化。训练期间模型损失呈现NaN。如果你有这些类型的问题，你可以深入挖掘，看看你是否有梯度爆炸的问题。这些迹象，可以用来确认是否存在梯度爆炸。...训练期间，模型权重很快变得非常大。训练期间，模型权重转换为NaN值。训练期间，每个节点和层的误差梯度值始终高于1.0。如何修复爆炸梯度？解决爆炸梯度有很多方法。...通过使用LSTM存储器单元和可能相关的gated-type神经元结构，可以减少爆炸梯度。采用LSTM存储单元是对用于序列预测的RNN最新最好的处理方法。

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PyTorch专栏（十六）：使用字符级RNN进行名字分类

字符级RNN将单词作为一系列字符读取，在每一步输出预测和“隐藏状态”，将其先前的隐藏状态输入至下一时刻。我们将最终时刻输出作为预测结果，即表示该词属于哪个类。...这个RNN组件 (几乎是从这里复制的the PyTorch for Torch users tutorial)仅使用两层 linear 层对输入和隐藏层做处理,在最后添加一层 LogSoftmax 层预测最终输出...我们可以使用Tensor.topk函数得到最大值在结果中的位置索引： def categoryFromOutput(output): top_n, top_i = output.topk(1)...由于train函数同时返回输出和损失，我们可以打印其输出结果并跟踪其损失画图。由于有1000个示例，我们每print_every次打印样例，并求平均损失。...✗ (French) 100000 100% (2m 45s) nan Padovano / Irish ✗ (Italian) 2.3 绘画出结果从all_losses得到历史损失记录，反映了神经网络的学习情况

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应对AI模型中的“Loss Function NaN”错误：损失函数调试

本文将包含详细的理论分析、实用代码示例和常见问题解答，帮助您在实际项目中应用这些技巧。引言在深度学习模型训练过程中，损失函数（Loss Function）是衡量模型预测与实际值之间差距的关键指标。...然而，有时损失函数会返回NaN（Not a Number）值，这会导致训练过程中断。本文将深入分析这一问题的根本原因，并提供实用的调试和解决方法。正文内容 1....损失函数NaN的症状与原因 1.1 症状训练过程中损失函数突然变为NaN 模型权重更新异常梯度爆炸 1.2 原因数据异常：输入数据包含NaN或无穷大（Inf）值。学习率过高：导致梯度爆炸。...修改损失函数：使用自定义损失函数，避免NaN值。...A: 在训练过程中观察损失值，如果突然变为NaN，说明损失函数出现问题。 Q: 什么是梯度爆炸？ A: 梯度爆炸是指在反向传播过程中，梯度值变得非常大，导致权重更新异常，可能引发NaN错误。

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入门 | 一文了解神经网络中的梯度爆炸

在深层网络或循环神经网络中，误差梯度可在更新中累积，变成非常大的梯度，然后导致网络权重的大幅更新，并因此使网络变得不稳定。在极端情况下，权重的值变得非常大，以至于溢出，导致 NaN 值。...梯度爆炸引发的问题在深度多层感知机网络中，梯度爆炸会引起网络不稳定，最好的结果是无法从训练数据中学习，而最坏的结果是出现无法再更新的 NaN 权重值。...训练过程中出现梯度爆炸会伴随一些细微的信号，如：模型无法从训练数据中获得更新（如低损失）。模型不稳定，导致更新过程中的损失出现显著变化。训练过程中，模型损失变成 NaN。...以下是一些稍微明显一点的信号，有助于确认是否出现梯度爆炸问题。训练过程中模型梯度快速变大。训练过程中模型权重变成 NaN 值。训练过程中，每个节点和层的误差梯度值持续超过 1.0。...使用权重正则化（Weight Regularization）如果梯度爆炸仍然存在，可以尝试另一种方法，即检查网络权重的大小，并惩罚产生较大权重值的损失函数。

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训练网络loss出现Nan解决办法

2.如果当前的网络是类似于RNN的循环神经网络的话，出现NaN可能是因为梯度爆炸的原因，一个有效的方式是增加“gradient clipping”（梯度截断来解决）3.可能用0作为了除数;4.可能0或者负数作为自然对数...5.需要计算loss的数组越界（尤其是自己，自定义了一个新的网络，可能出现这种情况）6.在某些涉及指数计算，可能最后算得值为INF（无穷）（比如不做其他处理的softmax中分子分母需要计算exp（x）...，值过大，最后可能为INF/INF，得到NaN，此时你要确认你使用的softmax中在计算exp（x）做了相关处理（比如减去最大值等等））二.典型实例①梯度爆炸原因：梯度变得非常大，使得学习过程难以继续现象...设置clip gradient，用于限制过大的diff②不当的损失函数原因：有时候损失层中loss的计算可能导致NaN的出现。...比如，给InfogainLoss层（信息熵损失）输入没有归一化的值，使用带有bug的自定义损失层等等。

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深度学习网络训练，Loss出现Nan的解决办法

如果当前的网络是类似于RNN的循环神经网络的话，出现NaN可能是因为梯度爆炸的原因，一个有效的方式是增加“gradient clipping”（梯度截断来解决）。可能用0作了除数。...在某些涉及指数计算，可能最后算得值为INF（无穷）（比如不做其他处理的softmax中分子分母需要计算ex(x)，值过大，最后可能为INF/INF，得到NaN，此时你要确认你使用的softmax中在计算...训练深度网络的时候，label缺失问题也会导致loss一直是nan，需要检查label。二、典型实例 1. 梯度爆炸原因：梯度变得非常大，使得学习过程难以继续。...设置clip gradient，用于限制过大的diff。 2. 不当的损失函数原因：有时候损失层中的loss的计算可能导致NaN的出现。...比如，给InfogainLoss层（信息熵损失）输入没有归一化的值，使用带有bug的自定义损失层等等。

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caffe+报错︱深度学习参数调优杂记+caffe训练时的问题+dropoutbatch Normalization

但是要注意loss的错误范围(主要是回归), 你预测一个label是10000的值, 模型输出0, 你算算这loss多大, 这还是单变量的情况下. 一般结果都是nan....Alex Graves 的手写识别 RNN 就是用了这个方法对网络的响应加噪声：如在前向传播过程中，让默写神经元的输出变为 binary 或 random。...---- 二、caffe训练时Loss变为nan的原因本节转载于公众号平台：极市平台 1、梯度爆炸原因：梯度变得非常大，使得学习过程难以继续现象：观察log，注意每一轮迭代后的loss...设置clip gradient，用于限制过大的diff 2、不当的损失函数原因：有时候损失层中loss的计算可能导致NaN的出现。...因此，我们有理由相信，计算过程中出现了float溢出等异常，出现了inf，nan等异常数值导致softmax输出为零最后我们发现，当softmax之前的feature值过大时，由于softmax

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使用 LSTM 进行多变量时间序列预测的保姆级教程

RNN的问题是，由于渐变消失，它们不能记住长期依赖关系。因此为了避免长期依赖问题设计了lstm。现在我们讨论了时间序列预测和LSTM理论部分。让我们开始编码。...你可以看到损失会像这样减少：现在让我们检查模型的最佳参数。...现在让我们预测未来的 30 个值。在多元时间序列预测中，需要通过使用不同的特征来预测单列，所以在进行预测时我们需要使用特征值（目标列除外）来进行即将到来的预测。...缩放后，将未来数据中的“Open”列值替换为“nan” 现在附加 30 天旧值和 30 天新值（其中最后 30 个“打开”值是 nan） df_30_days_future["Open"...当第二个 for 循环将尝试运行时，它将跳过第一行并尝试获取下 30 个值 [1:31] 。这里会报错错误因为Open列最后一行是 “nan”，所以需要每次都用预测替换“nan”。

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斯坦福NLP课程 | 第7讲 - 梯度消失问题与RNN变种

tickets 之间的依赖关系建模但是如果梯度很小，模型就不能学习这种依赖关系因此模型无法在测试时预测类似的长距离依赖关系 1.7 梯度消失对RNN语言模型的影响 “Assessing the...如果梯度过大，则SGD更新步骤过大这可能导致错误的更新：我们更新的太多，导致错误的参数配置(损失很大) 在最坏的情况下，这将导致网络中的 Inf 或 NaN(然后你必须从较早的检查点重新启动训练)...Chapter 10.11.1. https://www.deeplearningbook.org/contents/rnn.html [梯度剪裁：梯度爆炸的解决方案] 这显示了一个简单RNN的损失面...(隐藏层状态是一个标量不是一个向量) 在左边，由于陡坡，梯度下降有两个非常大的步骤，导致攀登悬崖然后向右射击(都是坏的更新) 在右边，梯度剪裁减少了这些步骤的大小，所以参数调整不会有剧烈的波动 2.4...在这个例子中，“exciting”在右上下文中，它修饰了“terribly”的意思(从否定变为肯定) 4.6 双向RNN [双向RNN] “terribly”的上下文表示同时具有左上下文和右上下文

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PyTorch使用Tricks：梯度裁剪-防止梯度爆炸或梯度消失！！

梯度裁剪有两种常见的方法：按照梯度的绝对值进行裁剪，即如果梯度的绝对值超过了一个阈值，就将其设置为该阈值的符号乘以该阈值。...以下是一些可能需要使用梯度裁剪的情况：（1）深度神经网络：深度神经网络，特别是RNN，在训练过程中容易出现梯度爆炸的问题。这是因为在反向传播过程中，梯度会随着层数的增加而指数级增大。...（2）训练不稳定：如果你在训练过程中观察到模型的损失突然变得非常大或者变为NaN，这可能是梯度爆炸导致的。在这种情况下，使用梯度裁剪可以帮助稳定训练。...（3）长序列训练：在处理长序列数据（如机器翻译或语音识别）时，由于序列长度的增加，梯度可能会在反向传播过程中累加并导致爆炸。梯度裁剪可以防止这种情况发生。...在这些优化器中使用梯度裁剪可能会干扰其内部的工作机制，从而影响训练的效果。（4）可能引入额外的计算开销：计算和应用梯度裁剪需要额外的计算资源，尤其是在参数量非常大的模型中。

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【干货笔记】22张精炼图笔记，深度学习专项学习必备

这个分类其实就是一个优化问题，优化过程的目的是使预测值 y hat 和真实值 y 之间的差距最小，形式上可以通过寻找目标函数的最小值来实现。...所以我们首先确定目标函数（损失函数、代价函数）的形式，然后用梯度下降逐步更新 w、b，当损失函数达到最小值或者足够小时，我们就能获得很好的预测结果。...右下：总结整个训练过程，从输入节点 x 开始，通过前向传播得到预测输出 y hat，用 y hat 和 y 得到损失函数值，开始执行反向传播，更新 w 和 b，重复迭代该过程，直到收敛。...梯度爆炸指神经网络训练过程中大的误差梯度不断累积，导致模型权重出现很大的更新，在极端情况下，权重的值变得非常大以至于出现 NaN 值。...但近来循环神经网络在这些问题上有非常大的突破，RNN 隐藏状态的结构以循环形的形式成记忆，每一时刻的隐藏层的状态取决于它的过去状态，这种结构使得 RNN 可以保存、记住和处理长时期的过去复杂信号。

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【深度学习基础】线性神经网络 | softmax回归的简洁实现

o_j 是未规范化的预测 \mathbf{o} 的第 j 个元素。如果 o_k 中的一些数值非常大，那么 \exp(o_k) 可能大于数据类型容许的最大数字，即上溢（overflow）。...这将使分母或分子变为inf（无穷大），最后得到的是0、inf或nan（不是数字）的 \hat y_j 。在这些情况下，我们无法得到一个明确定义的交叉熵值。 ...由于精度受限， \exp(o_j - \max(o_k)) 将有接近零的值，即下溢（underflow）。...这些值可能会四舍五入为零，使 \hat y_j 为零，并且使得 \log(\hat y_j) 的值为-inf。反向传播几步后，我们可能会发现自己面对一屏幕可怕的nan结果。 ...但是，我们没有将softmax概率传递到损失函数中，而是在交叉熵损失函数中传递未规范化的预测，并同时计算softmax及其对数，这是一种类似"LogSumExp技巧"的聪明方式。

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你的神经网络不起作用的37个理由

你从哪里开始检查是否你的模型输出了垃圾（例如，预测输出了平均值，或者它的准确性真的很差)？由于许多原因，神经网络可能不会进行训练。在许多调试过程中，我经常发现自己在做同样的检查。...在此之后，尝试增加正则化强度，这会增加损失。 18. 检查损失函数如果你实现了自己的损失函数，请检查它是否有错误并添加单元测试。通常情况下，我的损失值会略微不正确，并小程度的降低网络的性能。...验证损失输入如果你正在使用框架提供的损失函数，请确保传递给它的是它所期望的值。...爆炸/消失的梯度（1）检查层的更新，因为非常大的值可以说明梯度爆炸。梯度剪切可能会有所帮助。（2）检查层激活。...克服NaN 在训练RNN时，据我所知，得到一个NaN（Non-a-Number）是一个更大的问题。一些解决方法：降低学习速度，特别是如果你在前100次迭代中得到了NaNs。

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独家 | 你的神经网络不起作用的37个理由（附链接）

——我问我的电脑，但它没有回答我。你从哪里开始检查是否你的模型输出了垃圾（例如，预测输出了平均值，或者它的准确性真的很差)？由于许多原因，神经网络可能不会进行训练。...在此之后，尝试增加正则化强度，这会增加损失。 18. 检查损失函数如果你实现了自己的损失函数，请检查它是否有错误并添加单元测试。通常情况下，我的损失值会略微不正确，并小程度的降低网络的性能。...验证损失输入如果你正在使用框架提供的损失函数，请确保传递给它的是它所期望的值。...爆炸/消失的梯度检查层的更新，因为非常大的值可以说明梯度爆炸。梯度剪切可能会有所帮助。检查层激活。Deeplearning4j提供了一个很好的指导方针：“激活的良好标准偏差在0.5到2.0之间。...用你目前的学习速度乘以0.1或10来解决问题。 37. 克服NaN 在训练RNN时，据我所知，得到一个NaN（Non-a-Number）是一个更大的问题。

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深度学习第2天：RNN循环神经网络

介绍 RNN也叫循环神经网络，普通的神经网络层的输入都是上一层的输出，而循环神经网络会在RNN层循环指定次数，这样的特点使得RNN在处理序列数据上表现得很好，因为它可以更好地记住前后文的关系记忆功能对比展现...verbose=2 表示打印每个 epoch 的信息，包括损失值和其他指标。verbose=0表示不打印任何信息，verbose=1表示打印进度条。...预测下一个数字: {predicted_value}") 我们训练后使用5， 2进行预测，查看原始数据，我们知道下一个数字应该是4，让我们看看两个模型运行的结果吧前馈神经网络循环神经网络可以看到循环神经网络的效果更优...梯度爆炸相反，梯度爆炸是指在反向传播中，梯度变得非常大，这可能导致权重更新变得非常大，模型不稳定。这可能导致数值溢出和无法收敛。...这两个问题在神经网络中都会出现，只是由于RNN的结构，梯度消失与梯度爆炸问题会更加显著其他的循环神经网络 LSTM，LSTM引入了三个门（门是一种控制信息流动的机制）来控制信息的输入、输出和遗忘。

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TensorFlow HOWTO 5.1 循环神经网络（时间序列）

可接受的格式是三维的，维度分别表示样本、时间和特征。我们需要一个窗口大小，表示几个历史值与当前值有关，然后我们按照它来切分时间序列，就能得到样本。我仅仅使用原始特征，也就是乘客数量。...我并不是表明 RNN 预测得有多好，只是告诉大家 RNN 怎么用。以后有了更好的特征再补充。...但是，如果我们遵循传统方法，就发现效果不是很好，RNN 甚至不能预测趋势。观察数据集就会发现，后面的数据明显大于前面的数据。如果我们使用训练集的均值和标准差来标准化，仍旧是如此。...if e % 100 == 0: print(f'epoch: {e}, loss: {loss_}, r_sqr: {r_sqr_}') 得到模型对训练特征和测试特征的预测值。...绘制训练集上的损失。

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独家 | 你的神经网络不起作用的37个理由（附链接）

你从哪里开始检查是否你的模型输出了垃圾（例如，预测输出了平均值，或者它的准确性真的很差)？由于许多原因，神经网络可能不会进行训练。在许多调试过程中，我经常发现自己在做同样的检查。...在此之后，尝试增加正则化强度，这会增加损失。 18. 检查损失函数如果你实现了自己的损失函数，请检查它是否有错误并添加单元测试。通常情况下，我的损失值会略微不正确，并小程度的降低网络的性能。...验证损失输入如果你正在使用框架提供的损失函数，请确保传递给它的是它所期望的值。...爆炸/消失的梯度检查层的更新，因为非常大的值可以说明梯度爆炸。梯度剪切可能会有所帮助。检查层激活。Deeplearning4j提供了一个很好的指导方针：“激活的良好标准偏差在0.5到2.0之间。...用你目前的学习速度乘以0.1或10来解决问题。 37. 克服NaN 在训练RNN时，据我所知，得到一个NaN（Non-a-Number）是一个更大的问题。

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损失Loss为Nan或者超级大的原因

前言训练或者预测过程中经常会遇到训练损失值或者验证损失值不正常、无穷大、或者直接nan的情况：遇到这样的现象，通常有以下几个原因导致：梯度爆炸造成Loss爆炸原因很简单，学习率较高的情况下，...损失函数也是有可能导致输出nan，尤其是在我们自己设计损失函数的时候。...batchNorm可能捣鬼如果你的网络中batchNorm层很多，而且充当比较重要的角色，那么可以适当地检查一下Tensor在输入Batchnorm层后有没有可能变为nan，如果恰好发生这种情况，batchNorm...层中的移动均值(running_mean)和移动方差(running_var)也很有可能都是nan，而且这种情况很有可能发生在预测阶段。...(不使用shuffle)，由于数据分布的不同，也是有可能导致batch_norm层出现nan，从而导致不正常的损失函数出现。

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循环神经网络

由于这三组参数是共享的，我们需要将一个训练实例在每时刻的梯度相加。 1、要求：每个时间的梯度都计算出来t=0,t=1,t=2,t=3,t=4，然后加起来的梯度, 为每次W更新的梯度值。...+ b_{a}Uxt+Wst−1+ba的对于不同参数的导数 4.1.2.8 梯度消失与梯度爆炸由于RNN当中也存在链式求导规则，并且其中序列的长度位置。...所以如果矩阵中有非常小的值，并且经过矩阵相乘N次之后，梯度值快速的以指数形式收缩，较远的时刻梯度变为0。...如果矩阵的值非常大，就会出现梯度爆炸 4.1.3 RNN 总结总结使用tanh激活函数。...:, t], s_next, parameters) # 保存隐层的输出值s_next s[:, :, t] = s_next # 保存cell的预测值out_pred

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【深度学习】光学字符识别（OCR）

损失函数形式为：其中每个锚点都是一个训练样本，i是一个小批量数据中一个锚点的索引。sis_isi是预测的锚点i作为实际文本的预测概率。...oko_kok和ok∗o_k^*ok∗是与第k个锚点关联的x轴的预测和实际偏移量LsclL^{cl}_sLscl是我们使用Softmax损失区分文本和非文本的分类损失。...2）网络结构卷积层：从输入图像中提取特征序列；循环层：预测每一帧的标签分布；转录层：将每一帧的预测变为最终的标签序列。图1。网络架构。...架构包括三部分：1) 卷积层，从输入图像中提取特征序列；2) 循环层，预测每一帧的标签分布；3) 转录层，将每一帧的预测变为最终的标签序列。...主要原因是它们依赖于强大的二值化来检五线谱和音符，但是由于光线不良，噪音破坏和杂乱的背景，二值化步骤经常会在合成数据和现实数据上失败。另一方面，CRNN使用对噪声和扭曲具有鲁棒性的卷积特征。

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【学术】浅谈神经网络中的梯度爆炸问题

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