在极端情况下，权重的值可能会大到溢出导致出现NaN值。具有大于1.0的值的网络层重复地增加梯度经过指数增长最终发生爆炸。 什么是梯度爆炸？...在深度多层感知器网络中，梯度爆炸可能导致神经网络不稳定，使之不能从训练数据中学习，甚至是无法更新的NaN权重值。 爆炸梯度会使学习变得不稳定。 – 第282页，深度学习，2016。...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。在这里我列出一些你可能会用到的比较好的处理方法。...在Keras API中使用优化器 5.使用权重正则化 还有方一种法，如果梯度梯度仍然存在，则检查网络权重的大小，并对大权重值的网络损失函数应用惩罚。
磐创AI分享 作者 | Andre Ye 编译 | VK 来源 | Towards Data Science ❝回调函数是神经网络训练的重要组成部分 ❞ 回调操作可以在训练的各个阶段执行，可能是在...ReduceLROnPlateau是Keras中默认包含的回调。神经网络的学习率决定了梯度的比例因子，因此过高的学习率会导致优化器超过最优值，而学习率过低则会导致训练时间过长。...顾名思义，“降低高原学习率”就是在损失指标停止改善或达到稳定时降低学习率。一般学习率减少2到10倍，这有助于磨练参数的最佳值。 要使用ReduceLROnPlateau，必须首先创建回调对象。...(X_train, y_train, epochs=15, callbacks=[callback]) TerminateOnNaN有助于防止在训练中产生梯度爆炸问题，因为输入NaN会导致网络的其他部分发生爆炸...如果不采用TerminateOnNaN，Keras并不阻止网络的训练。另外，nan会导致对计算能力的需求增加。为了防止这些情况发生，添加TerminateOnNaN是一个很好的安全检查。
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。...使用 ReLU 激活函数 在深度多层感知机神经网络中，梯度爆炸的发生可能是因为激活函数，如之前很流行的 Sigmoid 和 Tanh 函数。 使用 ReLU 激活函数可以减少梯度爆炸。...使用长短期记忆网络 在循环神经网络中，梯度爆炸的发生可能是因为某种网络的训练本身就存在不稳定性，如随时间的反向传播本质上将循环网络转换成深度多层感知机神经网络。...使用梯度截断（Gradient Clipping） 在非常深且批尺寸较大的多层感知机网络和输入序列较长的 LSTM 中，仍然有可能出现梯度爆炸。
此时，该用什么损失函数呢？均方差可能对大误差惩罚过重，导致模型不准确。均绝对值误差不会对异常值惩罚过重，但训练可能要比较长的时间才能收敛，训练模型也可能不准确。...对于训练中的每个批次，Keras会调用函数huber_fn()计算损失，用损失来做梯度下降。另外，Keras会从一开始跟踪总损失，并展示平均损失。 在保存这个模型时，这个自定义损失会发生什么呢？...如果使用子类创建其它组件（比如损失、指标、初始化器或约束），它们不能迁移到其它Keras实现上。可能Keras API经过更新，就会支持所有组件了。...甚至还可以计算二级偏导，但在实际中用的不多（见notebook中的“自动微分计算梯度部分”）。 某些情况下，你可能想让梯度在部分神经网络停止传播。...这是因为使用自动微分计算这个函数的梯度，会有些数值方面的难点：因为浮点数的精度误差，自动微分最后会变成无穷除以无穷（结果是NaN）。
它们可能会对新数据给出较低的准确率，会耗费很长的训练时间或者太多的内存，返回一个很大的错误负数值或者 NAN 的预测……在有些情况下，了解算法的运行机制可以让我们的任务变得更加便利： 如果训练花费了太多的时间...如果你看到了 NAN 的预测值，算法可能接收到了大梯度，产生了内存溢出。可以将这个视为在很多次迭代之后发生爆炸的矩阵乘法。减小学习率可以缩小这些数值。减少层数能够减少乘法的数量。...反向传播是这样的一种方法：在给定的一批具有标签的观察值上，朝着将预定义的错误指标（就是损失函数）最小化的方向（梯度）更新权重。...前向步骤、损失函数和反向步骤的计算会得到比较好的泛化，因为我们在每一次循环中都用它们对应的梯度（矩阵 dL_dw1 和 dL_dw2）来更新可训练的参数。...或者通过强制执行一个更强的正则化来实现，可能是 L1 或者 L2。梯度消失和梯度爆炸是很有趣的现象，我们后续会做完整的分析。
在训练模型之前的工作中，我们修复了所有选项和参数，例如学习率、优化器、损失等并开始模型训练。一旦训练过程开始，就无法暂停训练，以防我们想要更改一些参数。...此外，在某些情况下，当模型已经训练了几个小时，而我们想在后期调整一些参数时，这是不可能的。而这就是 TensorFlow 回调派上用场的地方。...如何使用回调 首先定义回调 在调用 model.fit() 时传递回调 # Stop training if NaN is encountered NanStop = TerminateOnNaN()...NaN 时，此回调将停止训练过程 tf.keras.callbacks.TerminateOnNaN() Tensorboard Tensorboard 允许我们显示有关训练过程的信息，如指标、训练图...、激活函数直方图和其他梯度分布。
梯度爆炸 2. 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。...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。...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。...如果有多个loss layer，需要找出哪个损失导致了梯度爆炸，并在train_val.prototxt中减小该层的loss_weight，而非是减小通用的base_lr。...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。
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...，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...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。...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。
-21 -11.0 1021.0 NW 1.79 0 0 2 2010 1 1 1 NaN -21 -12.0 1020.0 NW 4.92 0 0 3 2010 1 1 2 NaN -21 -11.0...我们将使用平均绝对误差损失函数，以及随机梯度下降高效Adam版本。 该模型训练50次，批量大小为72。...请记住，Kearas中LSTM的内部状态在每个训练批次结束后重置，所以作为若干天函数的内部状态可能会有作用。...最后，我们通过在fit()函数中设置validation_data参数来跟踪训练期间的训练和测试损失。 在运行结束时，绘制训练和测试损失趋势线。...，该模型可能过度拟合训练数据。
检查梯度问题 有时梯度是引发问题的原因。下面是几种与梯度相关的调试方法： 数值计算每个权重的梯度。这通常被称为「梯度检查」，有助于确保正确计算梯度，其中一种方法是使用有限差分。 ...比较每个权重的大小和梯度的大小。要确保大小的比率是合理的。如果梯度大小远小于权重大小，网络将花费很长时间进行训练。如果梯度大小与权重大小大致相同或更大，网络将非常不稳定，可能根本不会训练。...检查梯度爆炸或消失。如果梯度变为 0 或 nan/infinity，则可以确定网络没有被正确训练。需要首先弄清楚为什么会发生爆炸 / 消失梯度，是否步数太大。...几个小时后，如果我们注意到每次都在做同样的事情并且获得零奖励，就知道可能有问题了，而这节省了几天的训练时间。 不要依赖定量输出 如果只查看定量输出，我们可能会错过有用的调试信息。...不应该依赖定量输出的原因有两个：首先，评估函数中可能存在错误。如果只查看错误评估函数输出的数字，可能需要数周时间才能意识到出现问题。其次，在神经网络输出中可能存在无法定量显示的错误模式。
梯度下降法 (gradient descent) 一种通过计算并且减小梯度将损失降至最低的技术，它以训练数据为条件，来计算损失相对于模型参数的梯度。...迭代包含计算参数在单个批量数据上的梯度损失。 K Keras 一种热门的 Python 机器学习 API。...Keras 能够在多种深度学习框架上运行，其中包括 TensorFlow（在该框架上，Keras 作为 tf.keras 提供）。...Layers API 遵循 [Keras](#Keras) layers API 规范。...N NaN 陷阱 (NaN trap) 模型中的一个数字在训练期间变成 NaN，这会导致模型中的很多或所有其他数字最终也会变成 NaN。 NaN 是“非数字”的缩写。
---- 梯度下降法 (gradient descent) 一种通过计算并且减小梯度将损失降至最低的技术，它以训练数据为条件，来计算损失相对于模型参数的梯度。...迭代包含计算参数在单个批量数据上的梯度损失。 K ---- Keras 一种热门的 Python 机器学习 API。...Keras 能够在多种深度学习框架上运行，其中包括 TensorFlow（在该框架上，Keras 作为 tf.keras 提供）。...Layers API 遵循 [Keras](#Keras) layers API 规范。...N ---- NaN 陷阱 (NaN trap) 模型中的一个数字在训练期间变成 NaN，这会导致模型中的很多或所有其他数字最终也会变成 NaN。 NaN 是“非数字”的缩写。
除非把具有学习率硬编码的代码直接从 GitHub 里复制到所选优化器中，否则我可能只会把 3e-4 放到 Adam 优化器中，然后让模型训练。如果损失减少，今天就可以收工大吉。...如果 LR Range Test 没有显示上述 3 个区域，或者图中有断层（损失中有 NaN 值），则表示模型中有缺陷或者数据中有错误。在运行模型之前，最好获取一个理想的 LR range 图。 ?...断层处也是损失具有 NaN 值的地方。 Cyclical LR ：谁说 LR 需要下降 以往的常识是逐步降低学习率或使用指数函数，从而使模型收敛更稳定。...作者讨论的另一个优点是能够在损失情况下避开鞍点。鞍点位置的梯度较小，因此小的学习率使模型在训练后期遍历这些鞍点时会很慢。通过在后期提高学习率，可以帮助模型更有效地摆脱鞍点。...我们可以将这种策略看作是一种探索-开发的权衡，其中周期的前半部分更有可能从某一局部最优跳到另一局部最优，从而有望在最平坦、最广泛的局部最优区域达到稳定。
梯度下降法 (gradient descent) 一种通过计算并且减小梯度将损失降至最低的技术，它以训练数据为条件，来计算损失相对于模型参数的梯度。...迭代包含计算参数在单个批量数据上的梯度损失。 K Keras 一种热门的 Python 机器学习 API。...Keras 能够在多种深度学习框架上运行，其中包括 TensorFlow（在该框架上，Keras 作为 tf.keras 提供）。...Layers API 遵循 [Keras](#Keras) layers API 规范。...N NaN 陷阱 (NaN trap) 模型中的一个数字在训练期间变成 NaN，这会导致模型中的很多或所有其他数字最终也会变成 NaN。 NaN 是 “非数字” 的缩写。
梯度下降法 (gradient descent) 一种通过计算并且减小梯度将损失降至最低的技术，它以训练数据为条件，来计算损失相对于模型参数的梯度。...迭代包含计算参数在单个批量数据上的梯度损失。 K Keras 一种热门的 Python 机器学习API。...Keras 能够在多种深度学习框架上运行，其中包括 TensorFlow（在该框架上，Keras 作为 tf.keras 提供）。...Layers API 遵循 [Keras](#Keras) layers API 规范。...N NaN 陷阱 (NaN trap) 模型中的一个数字在训练期间变成 NaN，这会导致模型中的很多或所有其他数字最终也会变成 NaN。 NaN 是 “非数字” 的缩写。
---- 梯度下降法 (gradient descent) 一种通过计算并且减小梯度将损失降至最低的技术，它以训练数据为条件，来计算损失相对于模型参数的梯度。...迭代包含计算参数在单个批量数据上的梯度损失。 K ---- Keras 一种热门的 Python 机器学习 API。...Keras 能够在多种深度学习框架上运行，其中包括 TensorFlow（在该框架上，Keras 作为 tf.keras 提供）。...Layers API 遵循 [Keras](#Keras) layers API 规范。...N NaN 陷阱 (NaN trap) 模型中的一个数字在训练期间变成 NaN，这会导致模型中的很多或所有其他数字最终也会变成 NaN。 NaN 是“非数字”的缩写。
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