不当的损失函数 3. 不当的输入 前言 模型的训练不是单纯的调参，重要的是能针对出现的各种问题提出正确的解决方案。...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。...现象：观察log，注意每一轮迭代后的loss。loss随着每轮迭代越来越大，最终超过了浮点型表示的范围，就变成了NaN。...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。...措施：重整你的数据集，确保训练集和验证集里面没有损坏的图片。调试中你可以使用一个简单的网络来读取输入层，有一个缺省的loss，并过一遍所有输入，如果其中有错误的输入，这个缺省的层也会产生NaN。
训练网络loss出现Nan解决办法一.原因一般来说，出现NaN有以下几种情况：1.如果在迭代的100轮以内，出现NaN，一般情况下的原因是因为你的学习率过高，需要降低学习率。...loss随着每轮迭代越来越大，最终超过了浮点型表示的范围，就变成了NaN。措施：1. 减小solver.prototxt中的base_lr，至少减小一个数量级。...如果有多个loss layer，需要找出哪个损失层导致了梯度爆炸，并在train_val.prototxt中减小该层的loss_weight，而非是减小通用的base_lr。2....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。...措施：重整你的数据集，确保训练集和验证集里面没有损坏的图片。调试中你可以使用一个简单的网络来读取输入层，有一个缺省的loss，并过一遍所有输入，如果其中有错误的输入，这个缺省的层也会产生NaN。
因此最终会寻找到输入数据的特征模式。 自20世纪80年代以来，使用自编码器消除噪声的想法已经出现(例如，在 Yann LeCun的1987年硕士论文中提到过)。...降噪自编码器的TensorFlow实现 在tensorflow中实现降噪自编码器并不难，首先加入高斯噪声，其他的就像训练一个常规的自编码器一样，而且重构损失是基于原始输入上的，代码如下： X = tf.placeholder...True}) 稀疏自编码器 往往提取好的特征的另外一种约束就是稀疏性，通过在损失函数中添加一个合适的项，使得自编码器努力去减少编码层中活跃的神经元。...一旦我们计算了编码层中每一个神经元的稀疏损失，我们就可以把它们累加起来添加到损失函数中了。为了控制稀疏损失和重构损失的相对重要性，我们可以用稀疏权重这个超参数乘以稀疏损失。...，编码层的活跃度必须在0-1之间（不能为0或者1），否则的话，KL散度将为NaN（一个非数字值）。
这是最近的一篇论文，提出了一些不错的技巧，以及一个有趣的2步方法 训练一个好的编码器，该编码器能够为图像生成良好的特征。 冻结编码器，添加FC层，然后进行训练。...您可能想知道常规分类器训练有什么区别。不同之处在于，在常规培训中，您需要同时训练编码器和FC。另一方面，在这里，您首先训练一个不错的编码器，然后将其冻结（不再训练），然后仅训练FC。...为了做到这一点，计算所有训练样本的嵌入。然后，在验证时，对每个样本计算一个嵌入，将其与每个训练嵌入进行比较(例如余弦距离)，采用其类别。...最严重的一个问题是:repo的创造者使用了他自己的resnet实现，由于其中的一些bug，批量大小比普通的torchvision模型低两倍。...指数移动平均更稳定的训练，随机移动平均更好的泛化和整体性能。 自动混合精度训练，以便能够训练更大的批大小(大约是2的倍数)。 标签平滑损失，LRFinder为第二阶段的训练(FC)。
看到验证集的数据趋于平稳，譬如第1000次之后，验证集的loss平稳了，那么就截取1000次，把学习率降低为原来的0.1，拿来第10000次结果，修改文件，继续训练。...loss随着每轮迭代越来越大，最终超过了浮点型表示的范围，就变成了NaN。 措施： 1. 减小solver.prototxt中的base_lr，至少减小一个数量级。...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。...措施：重整你的数据集，确保训练集和验证集里面没有损坏的图片。调试中你可以使用一个简单的网络来读取输入层，有一个缺省的loss，并过一遍所有输入，如果其中有错误的输入，这个缺省的层也会产生NaN。...每次训练遇到这个图片的时候就会产生NaN。 良好的习惯是，你有一个检测性的网络，每次训练目标网络之前把所有的样本在这个检测性的网络里面过一遍，去掉非法值。
有监督的深度估计 监督式深度学习背后的概念很简单，收集 RGB 图像和相应的深度图，训练一个类似于自动编码器（autoencoder）的结构来进行深度估计。...但在最终开始采集深度数据之前，还有一个问题需要解决，那就是自主模式的车辆总是在红绿灯前停下来，造成大量的冗余数据。为了解决这个问题，当自我车辆到达红绿灯时，灯会自动变绿。...(稍后会详细讲到) 神经网络结构 该网络有一个类似于U-Net的架构，编码器部分是一个在 ImageNet 数据集上训练的预训练DenseNet 模型。...训练网络 你必须非常小心使用超参数，一个错误的参数，损失就会直接变成 NaN。 该模型使用 Adam 优化器，学习率 = 0.0001，无amsgrad训练10个epoch。...在 colab 的 P4 GPU 上一个epoch花费3.5个小时。 最终模型总计经过了35小时的训练。其他的变种也训练，所以需要很长时间才能得到结果。
SCALE结合了深度生成模型(Depp Generative Models)变分自动编码器框架(Variational Autoencoder, VAE)与概率高斯混合模型(Gaussian Mixture...data 模型训练: Training Model 输出结果: Saving imputed data 其中模型训练这一步时间比较久，可以尝试用GPU加速（我是普通CPU服务器没有办法）。...最终会在当前文件夹看到一个output文件夹，里面有如下内容: imputed_data.txt: 每个细胞在每个特征的推断值，建议用--binary保存二进制格式 model.pt: 用于重复结果的模型文件...） -g GPU: 选择GPU设备数目，非GPU服务器用不到 --seed: 初始随机数种子，通常在遇到nan缺失时考虑修改 -encode_dim, -decode_dim: 编码器和解码器的维度，通常也不需要修改...假如在训练模型阶段，发现输出信息为loss=nan recon_loss=nan kl_loss=nan,十有八九最终会报错退出， 可以如下的参数调整 更改--seed 用更加严格的条件过滤peak，例如
来构建负样本，网络就是普通的 ResNet + MLP，通过梯度反向传播来更新，和普通的分类网络训练流程并无二致，正如标题所说，‘A Simple Framework’ 名副其实。...MoCo v2 验证了 SimCLR 中所提出的两个设计，相比 MoCo v1，其结果提升非常可观，甚至超过了 SimCLR 的结果，而且训练时间更快，所占资源更少。...主要贡献有： 提出一种在线聚类损失，不论大小 bacth size，不用大型队列和动量编码器，也可有效训练 提出 multi-crop 数据增强策略，增加输入图片的视角 上图（左）为对比学习的抽象框架...另外，本文的第二点贡献 multi-crop 的数据增强策略，对最终的结果影响很大，实验结果如上图，如果移除 multi-crop，则最终结果和 MoCo v2 类似，不过该数据增强方法也是一个即插即用性的方法...+ ViT 的实验上，实验中发现这种组合形式会导致训练过程不稳定，在大 batch 情况下尤为明显，这个现象会导致最终的训练结果不尽如人意，在 batch size 超过一定程度后，模型准确率反而会下降
该右侧部分显示了一个训练实例如何通过此自编码器。首先，编码器产生μ和σ，随后对编码进行随机采样（注意它不是完全位于μ处），最后对编码进行解码，最终的输出与训练实例类似。...从图中可以看出，尽管输入可能具有非常复杂的分布，但变分自编码器倾向于产生来自于高斯分布的编码，在训练期间，损失函数（将在下面讨论）迫使编码空间（隐藏空间）中的编码逐渐向一个大致的高斯点云集（超）球形区域移动...幸运的是，这些损失方程可以简化为下面的代码： eps = 1e-10 # smoothing term to avoid computing log(0) which is NaN latent_loss...赢家通吃（WTA）的自编码，训练期间，在计算编码层中所有神经元的激活之后，只保留训练batch上每个神经元的前k%激活，其余部分设为零。当然，这导致稀疏编码。...而且，可以使用类似的WTA方法来产生稀疏卷积自编码器。 对抗自编码器（AAE），一个网络被训练来重现它的输入，同时另一个网络被训练去找到第一个网络不能正确重建的输入。
最终实验证明取得了性能的提升。...上述问题导致了模型训练过程中不能很好的优化，甚至可能会强制模型优化到不符合预期的方向，而我们的方法针对这个问题，提出了一个新的方法来进行改进。...方法介绍 1、模型结构 论文在 Transformer 的编码器-解码器结构的基础上添加了一个评估解码器，该解码器和 Transformer 的翻译解码器共享一个编码器。...为了更好的融合流利度和忠实度并能对其权重进行自动调整，论文又引入了一个融合层，来将流利度部分生成的上下文表示和忠实度部分检索的源端表示进行融合，来计算其生成当前词语的概率。...结果如下： 为了证明添加的损失的合理性，论文观察了训练过程中的 Loss 和 BLEU 值，结果表明当模型收敛时，论文方法比基线模型有更高的验证机 BLEU 值和更低的训练 Loss。
目录 1.大致了解 1.1 原理 1.2 结构 2.自编码器分类 2.1 普通自编码器 2.2 堆叠自编码器 2.3 降噪自编码器 2.3 稀疏自编码器 2.4 欠完备自编码器 3 损失函数的设计...3.1 普通自编码器 3.2 稀疏自编码器 1.大致了解 1.1 原理 自动编码器是一种无监督的数据维度压缩和数据特征表达方法。...因此，搭建一个自编码器需要以下几个步骤： 搭建编码器 搭建解码器 设定一个损失函数 训练 2.自编码器分类 2.1 普通自编码器 输入和输出完全相同，即上面提到的这种。...举一个具体的例子： 可以看到，相比于普通的自编码器，我们将隐藏层的个数从1增加到3，其实就是三个普通自编码器堆叠而成。 训练过程如下： 第一个自编码器：784->1000->784。...3 损失函数的设计 3.1 普通自编码器 普通自编码器训练目的就是为了使得输入等于输出，因此，损失函数loss可以设计如下： 公式中各项意义一目了然，不再解释。
四、解耦训练策略 NICE-GAN框架中的主要问题是编码器上的转换构造（translation）与判别（discrimination）之间存在矛盾的耦合——当我们通过GAN玩min-max游戏时，编码器与生成器一起训练以最小化对抗损失...，而与判别器一起训练则为了使对抗损失最大化，这会导致训练目标的冲突。...为了解决这个问题，作者提出了一种解耦训练策略，使编码器的训练仅与判别器相关联，而与生成器无关通过该策略——仅在最大化对抗损失（Discriminative Loss）的时候对编码器进行训练，否则将其冻结...注意，我们应用了一种解耦的训练方式:当最小化对抗损失、重建损失和周期损失时编码器Ey是固定的，当最大化对抗损失时，它是训练的。...同时进一步支持了一个重要观点：对比由通过最大似然训练的编码器网络学习的特征，由经过判别训练的网络学习到的特征往往更具表现力，也更适合推理。
学习目标 目标 了解自动编码器作用 说明自动编码器的结构 应用 使用自动编码器对Mnist手写数字进行数据降噪处理 5.2.1 自动编码器什么用 自编码器的应用主要有两个方面 数据去噪...进行可视化而降维 自编码器可以学习到比PCA等技术更好的数据投影 5.2.1 什么是自动编码器(Autoencoder) 5.2.1.1 定义 自动编码器是一种数据的压缩算法，一种使用神经网络学习数据值编码的无监督方式...5.2.1.2 原理作用案例 搭建一个自动编码器需要完成下面三样工作： 搭建编码器 搭建解码器 设定一个损失函数，用以衡量由于压缩而损失掉的信息。...编码器和解码器一般都是参数化的方程，并关于损失函数可导，通常情况是使用神经网络。...5.2.1.3 类别 普通自编码器 编解码网络使用全连接层 多层自编码器 卷积自编码器 编解码器使用卷积结构 正则化自编码器 降噪自编码器 5.2.2 Keras快速搭建普通自编码器
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，...如下图，过大的学习率会导致无法顺利地到达最低点，稍有不慎就会跳出可控制区域，此时我们将要面对的就是损失成倍增大(跨量级)。...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。...这种情况通过发生在训练集和验证集是两个截然不同的分布的时候，这是在训练集中学习到的均值和方法在验证集中是没有作用反而会捣乱。...(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。
作者提出两种基于对抗正则化的图自动编码方法：即对抗正则化图自动编码器（ARGA）和对抗正则化变分图自动编码器（ARVGA），使用图卷积网络作为编码器，以强制潜码匹配先验高斯分布的对抗原则对编码器进行训练...二、模型与方法 作者提出的ARGA框架包括两个部分：上层是图卷积自编码器,采用图A的结构和节点内容X作为输入来学习潜在表示Z，然后从Z重构图结构A,下层是一个对抗网络，通过对抗训练模块强制Z匹配先验分布来来训练区分样本是来自嵌入还是来自先验分布...ARVGA类似于ARGA，除了它在上层使用了一个变分图自动编码器。 ? 图1....通过最小化训练二元分类器的交叉熵代价，最终将在训练过程中对嵌入进行正则化和改进。成本可以计算如下： ? 整体流程如下： ? 图2. ARGA流程图 用鉴别器D(Z)训练编码器模型的公式为: ?...实验比较了基于嵌入的方法和直接用于图聚类的方，为了进行全面的验证，文中对只考虑信息源一个角度（网络结构或节点内容）或同时考虑的算法分别进行了比较。 ? 表2. 节点聚类算法比较 ? 表3.
具体来说，对于每个样本 xi，应用一个随机的弱数据增强作为 anchor 和 teacher model 的输入，应用一个随机的强数据增强作为 student model 的输入，三个编码器网络编码产生三个特征图...3) 对比损失正则化编码器特征空间 图 3 两个分支下的对比损失 以上两个训练目标是在解码器的输出空间中执行的。...最终的对比损失如下所示，其中 是温度系数。 4) 总损失 我们将上述三个损失函数组合成最终的 Source-Free 自适应损失。 3....为了能够更加有效且低成本地更新编码器网络，我们选择了一种计算友好的低秩更新方法。对于编码器网络中的每个权重 θ，我们使用低秩近似 ω = AB，并设定一个压缩率 r。...此外，我们还分析了优化不同模块，包括解码器、LayerNorm 和不同的 finetune 方案以及他们的组合的实验结果，实验证明了 finetune 编码器的 LoRA 方案效果最佳。
本文的主要贡献总结如下： 提出了一种用于视觉语言模型预训练的更精确的图像-文本对齐PyramidCLIP，它在视觉编码器和语言编码器的两侧有效地构建一个输入金字塔，然后通过层次内语义对齐和跨层次关系对齐来对齐视觉元素和语言元素...在对比过程中，作者软化了负样本的损失项，以减轻严格的约束，从而避免模型过于复杂，减轻了局部相似性造成的负面影响。 大量实验证明了PyramidCLIP的有效性。...每个编码器由一个线性投影模块和一个归一化操作符组成，最后将最终CLS token投影到统一维度，然后对其进行归一化，在相同的嵌入空间中获得相应的视觉或语言表示向量。...在本节中，作者在一个更大的数据集上验证了本文的方法的有效性，即128M图像-文本对，ImageNet Zero-shot分类精度结果如上表所示。...作者进一步验证了PyramidCLIP中每个组件的有效性，结果如上表所示。值得注意的是， 图片 表示原始CLIP的损失，实际上是图像全局视图与原始文本之间的对比丢失。
GradNorm 通过减少以下损失来实现这些目标。 其中 α 是已添加到方程中的附加超参数。α 设置“恢复力”的强度，可以使任务恢复到一个普通的训练速率。...在任务复杂性大导致任务之间的学习动态差异大时，应使用更大的 α 值来确保更好的训练率平衡。当问题更加对称时，需要较低的 α 值。 实验 这里使用了 NYUv2 的两种变体数据集。...尽管训练损失更高了，但GradNorm 通过对网络进行速率平衡将深度估计的测试误差减少5%。并最终将深度的权重抑制到了低于 0.10，并且关键点的误差也出现了通向的趋势，这就是网络正则化的明显趋势。...以编码器为中心的架构在编码阶段共享任务特征，然后用一组独立的特定任务头处理它们。他们在一个处理周期中直接预测来自相同输入的所有任务输出。...Normal 方法可能会导致梯度不平衡，并自动专注于某一项任务而忽略其他任务。论文提出的一种梯度归一化，用于深度多任务网络中的自适应损失平衡来解决这个问题。
实验证明，这种预训练方法十分高效，模型规模无需很大，预训练数据无需很多， 仅216M参数量的X-VLM就能在广泛的多模态任务上获得了十分优秀的表现，例如：图像文本检索、基于图片的问答或推理、视觉定位、图片描述生成...有视觉障碍的赵先生常用今日头条了解时事新闻，他一直有个期待：“希望和普通人一样‘看’到全部资讯内容。”...实验证明，这种预训练方法十分高效，模型规模无需很大，预训练数据无需很多，X-VLM 就能在下游多种多模态理解/生成任务上获得非常优秀的表现。...方法 X-VLM 由一个图像编码器，一个文本编码器，一个跨模态编码器组成。...实验证实这种预训练方法十分高效。
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