开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

Tensorflow损失没有改变，还计算了梯度和应用了批量范数，但损失仍然没有改变？

这个问题涉及到机器学习中的损失函数和优化算法。首先，我们需要了解一些基本概念。

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，用于构建和训练各种机器学习模型。在TensorFlow中，损失函数用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异。优化算法则用于调整模型参数以最小化损失函数。

在这个问题中，如果损失没有改变，即损失函数的值保持不变，可能有以下几个可能的原因：

数据问题：检查输入数据是否正确，包括数据的格式、范围、缺失值等。确保数据没有问题是解决此类问题的第一步。
模型问题：检查模型的结构和参数设置是否正确。可能需要重新审查模型的架构，确保它能够适当地拟合数据。
学习率问题：学习率是优化算法中的一个重要参数，它控制每次参数更新的步长。如果学习率设置得太大或太小，都可能导致损失函数无法收敛。尝试调整学习率的大小，以找到一个合适的值。
批量范数问题：批量范数是一种正则化技术，用于控制模型的复杂度并防止过拟合。但是，如果批量范数的参数设置不当，也可能导致损失函数无法改变。检查批量范数的参数设置，确保其合理性。

综上所述，解决这个问题需要仔细检查数据、模型、学习率和批量范数等方面的设置。根据具体情况进行调整和优化，以使损失函数能够正确地收敛。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云机器学习平台：https://cloud.tencent.com/product/tensorflow
腾讯云人工智能平台：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云云服务器：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云数据库：https://cloud.tencent.com/product/cdb
腾讯云存储服务：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云区块链服务：https://cloud.tencent.com/product/baas
腾讯云物联网平台：https://cloud.tencent.com/product/iot
腾讯云移动开发平台：https://cloud.tencent.com/product/mobdev
腾讯云音视频处理服务：https://cloud.tencent.com/product/mps

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

深度 | 可视化线性修正网络：看Fisher-Rao范数与泛化之间的关系

这里仍然有一些未解决的问题，例如解释是什么具体使 SDG 选择更好的极小值，以及该极小值如何伴随着批量大小的增加而变化。...我使用了 3 个隐藏层，每个层都有 15 个 ReLU 单元，并且使用了 PyTorch 默认的随机初始化。网络的输入是 2D 的，输出是 1D 的，所以我可以很容易的绘制梯度的等高面： ?...它旁边的图分别显示了该损失函数对 x_1 和 x_2 的梯度。该函数是分段线性的（这很难观察，因为有很多的线性块），这意味着梯度是分段恒定的（这在视觉上更明显）。...它由楔形（或在更高维度，广义金字塔形）区域组成，在这个区域中函数是线性的，但每个楔形的斜率是不同的。然而表明仍然是连续的。让我们再来做一张叠加图： ?...似乎对于没有任何偏置参数的特定类型网络，模型的 F-R 范数可以相对便宜地计算并作为正则化项加入损失函数，因为我们已经计算了网络的前向传播。 ?

1.1K11 0

Gradient Harmonized Single-stage Detector

的值表示一个例子的属性(例如easy或hard)，表示这个例子对全局梯度的影响。虽然梯度的严格定义是在整个参数空间上，即g是一个例子梯度的相对范数，但为了方便起见，本文将g称为梯度范数。...如果样例关于梯度均匀分布，对任何，，每个样例有相同的，这意味着什么都没有改变。否则，密度较大的算例将被归一化器相对降权。...还使用了重量衰减参数0.0001和动量参数0.9。唯一的数据增强操作是水平翻转图像。对于梯度密度计算中使用的EMA，我们使用α= 0.75以来所有的实验结果对α的精确值。...但是，在初始化过程中，分类的损失很小，因此我们将分类损失的权重提高了20，使求值损失更合理。但当模型收敛时，分类损失仍然很小，最终得到平均精度(AP)为28.6的模型。...与CE相比，GHM-C损失的降低也是可以接受的。由于我们的损失还没有完全实现GPU现在，仍然有改进的空间。 ?4、与其他方法的比较表4显示了使用我们的损失与其他损失函数或抽样策略的比较结果。

1.2K1 0

调试神经网络的清单

批量大小（技术上称为mini-batch） - 您希望批量大到足以准确估计误差梯度，但小到足以使mini-batch随机梯度下降(SGD)可以正则化网络。...- 这将在反向传播期间用最大值或最大范数剪切参数的梯度。...它显著降低了模型的方差，但没有明显增加其偏差。如CS231n课程中所讲的：通常情况是，损失函数是数据损失和正则化损失的总和（例如，权重上的L2惩罚）。...这仍然是一个活跃的研究领域，但您可以看到最新的讨论：来自Stackoverflow用户MiloMinderBinder：“Dropout意味着完全阻止来自某些神经元的信息，以确保神经元不会共同适应...总结其关键点，您应该：从简单开始 - 首先构建一个更简单的模型，然后通过对几个数据点的训练进行测试确认模型损失 - 检查您是否使用了正确的损失并检查初始损失检查中间输出和连接 - 使用梯度检查和可视化来检查图层是否正确连接

7264 0

机器学习学习笔记（22）深度模型中的优化

与纯优化不同的是，提前终止时代理损失函数仍然有较大的导数，而纯优化终止时导数较小。批量算法和小批量算法机器学习算法和一般优化算法不同的一点是，机器学习算法的目标函数通常可以分解为训练样本上的求和。...时，梯度的病态会成为问题。判断病态是否不利于神经网络训练任务，我们可以检测平方梯度范数 ? 和 ? 。在很多情况中，梯度范数不会在训练过程中显著缩小，但是 ? 的增长会超过一个数量级。...一种能够排除局部极小值是主要问题的检测方法是画出梯度范数随时间的变化。如果梯度范数没有缩小到一个微笑的值，那么该问题既不是局部极小值，也不是其他形式的临界点。...高维空间中鞍点的激增或许解释了在神经网络训练中为什么二阶方法无法成功取代梯度下降。二阶优化的无鞍牛顿法，与传统算法相比有明显的改进。除了极小值和鞍点，还存在其他梯度为零的点。...当应用于神经网络时，其验证更多是启发式的，但在实践中表现良好，基本想法是优化算法可能会来回穿过山谷好几次而没有经过山谷底部附近的点。尽管两边所有位置的均值应比较接近谷底。

1.6K3 0

图深度学习入门教程（五）——模型的优化器

偏重完整的知识体系和学习指南。在实践方面不会涉及太多基础内容 (实践和经验方面的内容，请参看原书)。文章涉及使用到的框架以PyTorch和TensorFlow为主。...在训练过程中，每次的正向传播后都会得到输出值与真实值的损失值，这个损失值越小，代表模型越好，于是梯度下降的算法就用在这里，帮助我们找最小的那个损失值，从而可以反推出来对应的学习参数b和w，达到优化模型的效果...1.2 优化器的类别原始的优化器主要使用3中梯度下降的方法：批量梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降。批量梯度下降：遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。...是随机梯度下降算法的扩展。 Adamax：Adam算法基于无穷范数的变种。 Nadam：Nesterov momentum版本的Adam优化器。 AMSGrad：使用了二阶动量的Adam优化器。...设置学习率的大小，是在精度和速度之间找到一个平衡：如果学习率的值比较大，则训练速度会提升，但结果的精度不够；如果学习率的值比较小，精度虽然提升了，但训练会耗费太多的时间。 4.1.

2.5K2 1

深度学习面试题及参考答案

什么造成梯度消失问题神经网络的训练中，通过改变神经元的权重，使网络的输出值尽可能逼近标签以降低误差值，训练普遍使用BP算法，核心思想是，计算出输出与标签间的损失函数值，然后计算其相对于每个神经元的梯度...L2 范数: 为 x 向量各个元素平方和的 1/2 次方，L2 范数又称 Euclidean 范数或 Frobenius 范数 Lp 范数: 为 x 向量各个元素绝对值 p 次方和的 1/p 次方....对一小批训练样本，先前向传播然后反向传播损失并根据随机梯度下降法更新参数（w，b）（没有被删除的那一部分参数得到更新，删除的神经元参数保持被删除前的结果）。...知名的有TensorFlow Lite、小米MACE、腾讯的ncnn等，目前都没有用过。如何提升网络的泛化能力和防止模型过拟合的方法类似，另外还有模型融合方法。...卷积层和池化层有什么区别卷积层有参数，池化层没有参数经过卷积层节点矩阵深度会改变，池化层不会改变节点矩阵的深度，但是它可以缩小节点矩阵的大小卷积层参数数量计算方法假设输入层矩阵维度是96963

2.6K2 0

超越Adam，从适应性学习率家族出发解读ICLR 2018高分论文

随机梯度下降是当前训练深度网络的主流方法，该方法通过在小批量数据上计算损失函数的梯度而迭代地更新权重与偏置项。...尽管 AdaGrad 在稀疏梯度的情况下工作良好，但由于在更新中使用了所有的历史梯度信息，所以该算法在损失函数非凸和梯度比较密集的情况下会引起学习率的快速衰减。...例如我们通常会观察到有一些小批量数据会提供较大的梯度，虽然这种批量非常少，但这些较大的梯度会提供非常多的下降信息，它们在指数移动均值中会存在和影响很长一段时间，因此也就造成了算法收敛到一个比较差的最优解...Adam 不仅如 RMSProp 算法那样基于一阶矩均值计算适应性参数学习率，它同时还充分利用了梯度的二阶矩均值（即有偏方差/uncentered variance）。...以下算法 1 给出了一般适应性框架的伪代码，该算法仍然非常抽象，因为「均值」函数φ_t 和 ψ_t 并没有明确指定。其中φ_t 为 d 维向量，而ψ_t 为 d*d 维正定矩阵。

74012 0

教程 | 听说你了解深度学习最常用的学习算法：Adam优化算法？

虽然我们可以采用分布式并行训练加速模型的学习，但所需的计算资源并没有丝毫减少。而唯有需要资源更少、令模型收敛更快的最优化算法，才能从根本上加速机器的学习速度和效果，Adam 算法正为此而生！...Adam 不仅如 RMSProp 算法那样基于一阶矩均值计算适应性参数学习率，它同时还充分利用了梯度的二阶矩均值（即有偏方差/uncentered variance）。...有效步长∆t 对于梯度缩放来说仍然是不变量，我们如果用因子 c 重缩放（rescaling）梯度 g，即相当于用因子 c 重缩放 ? 和用因子 c^2 缩放 ?...（a）图是使用了 dropout 随机正则化的神经网络。（b）图是使用确定性损失函数的神经网络。 ? 图 3：卷积神经网络的训练损失。...左图表示前三个 epoch 的训练损失，右图表示所有 45 个 epoch 上的训练损失。 ? 图 4：在变分自编码器（VAE）中带偏差修正项（红色）和没有偏差修正项（绿色）的损失对比。

1.3K8 0

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第11章训练深度神经网络（下）

-6所示（其中∇1代表在起点θ处测量的损失函数的梯度，∇2代表位于θ+βm的点处的梯度）。...在本节中，我们将介绍一些最流行的神经网络正则化技术，以及如何用 TensorFlow 实现它们：早期停止，l1 和 l2 正则化，drop out，最大范数正则化和数据增强。...TensorFlow 会自动将这些节点添加到包含所有正则化损失的特殊集合中。...最大范数正则化还可以帮助减轻梯度消失/爆炸问题（如果您不使用批量标准化）。...首先构建两个 DNN（我们称之为 DNN A 和 B），它们与之前构建的 DNN 类似，但没有输出层：每个 DNN 应该有五个隐藏层，每个层包含 100 个神经元，使用 He 初始化和 ELU 激活函数

1K2 0

20道深度学习面试题，有你不知道的吗？

（4）什么造成梯度消失问题神经网络的训练中，通过改变神经元的权重，使网络的输出值尽可能逼近标签以降低误差值，训练普遍使用BP算法，核心思想是，计算出输出与标签间的损失函数值，然后计算其相对于每个神经元的梯度...然后把输入x通过修改后的网络进行前向传播计算，然后把得到的损失结果通过修改的网络反向传播。一小批训练样本执行完这个过程后，在没有被删除的神经元上按照随机梯度下降法更新对应的参数（w，b）； (3)....对一小批训练样本，先前向传播然后反向传播损失并根据随机梯度下降法更新参数（w，b）（没有被删除的那一部分参数得到更新，删除的神经元参数保持被删除前的结果）。...知名的有TensorFlow Lite、小米MACE、腾讯的ncnn等，目前都没有用过。（17）如何提升网络的泛化能力和防止模型过拟合的方法类似，另外还有模型融合方法。...（19）卷积层和池化层有什么区别卷积层有参数，池化层没有参数经过卷积层节点矩阵深度会改变，池化层不会改变节点矩阵的深度，但是它可以缩小节点矩阵的大小（20）卷积层参数数量计算方法假设输入层矩阵维度是

2.4K1 0

深度学习最常用的学习算法：Adam优化算法

深度学习常常需要大量的时间和机算资源进行训练，这也是困扰深度学习算法开发的重大原因。虽然我们可以采用分布式并行训练加速模型的学习，但所需的计算资源并没有丝毫减少。...Adam 不仅如 RMSProp 算法那样基于一阶矩均值计算适应性参数学习率，它同时还充分利用了梯度的二阶矩均值（即有偏方差/uncentered variance）。...有效步长∆t 对于梯度缩放来说仍然是不变量，我们如果用因子 c 重缩放（rescaling）梯度 g，即相当于用因子 c 重缩放 ? 和用因子 c^2 缩放 ?...（a）图是使用了 dropout 随机正则化的神经网络。（b）图是使用确定性损失函数的神经网络。 ? 图 3：卷积神经网络的训练损失。...左图表示前三个 epoch 的训练损失，右图表示所有 45 个 epoch 上的训练损失。 ? 图 4：在变分自编码器（VAE）中带偏差修正项（红色）和没有偏差修正项（绿色）的损失对比。

10.1K9 0

深度神经网络实战技巧，来自一名算法工程师的经验！

在本文中，作者基于自己的经验（主要基于 TensorFlow）提出了一些训练神经网络的建议，还结合了案例，可以说是过来人的实践技巧了。...就像是创可贴上的吸水垫，它也有它可以发挥效果的地方，但前提是你知道网络没有 Bug。 ▌增加批量处理的规模一个更大的批处理规模，如果可以的话，整个训练集减少梯度更新中的方差，使每个迭代更准确。...你可以看到我们在 2000 步和 5000 步的时候衰减了。这样更好一些了，但还不够好，因为它没有趋于 0。然后我们禁用了 LR 衰减，并尝试将值移动到更窄的范围内，而不是通过 tanh 输入。...虽然这显然使误差值小于 1，但我们仍然不能对训练集进行过拟合： ? 这里我们发现，通过删除批归一化层，网络在一到两次迭代之后迅速输出 NaN。我们禁用了批归一化，并将初始化更改为方差缩放。...乘数为 0.999995 会表现的更好，但结果几乎相当于完全没有衰减。

4942 0

《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第11章训练深度神经网络

一旦该算法已经计算了网络中每个参数的损失函数的梯度，它就通过梯度下降使用这些梯度来更新每个参数。不幸的是，随着算法进展到较低层，梯度往往变得越来越小。...但是，因为ReLU是目前应用最广的激活函数，许多库和硬件加速器都使用了针对ReLU的优化，如果速度是首要的，ReLU可能仍然是首选。...如果想确保梯度裁剪不改变梯度矢量的方向，就需要设置clipnorm靠范数裁剪，这样如果梯度的l2范数超过了阈值，就能对整个梯度裁剪。...特别地，一个模型可能过拟合训练集，但训练和验证损失相近。因此一定要不要带dropout评估训练损失（比如训练后）。...最大范数正则没有添加正则损失项到总损失函数中。相反，只是计算我们通常通过在每个训练步骤之后计算∥w∥2，并且如果需要的话可以如下剪切W。 ? 减少r增加了正则化的量，并有助于减少过拟合。

1.4K1 0

深度学习与CV教程(8) | 常见深度学习框架介绍

但是目前并没有实际的计算，因为只是构建了计算图并没有输入任何数据。然后通过一行神奇的代码计算损失值关于 w1 和 w2 的梯度。...此时仍然没有实际的运算，只是构建计算图，找到 loss 关于 w1 和 w2 的路径，在原先的计算图上增加额外的关于梯度的计算。完成计算图后，创建一个会话 Session 来运行计算图和输入数据。...由于现在 w1 和 w2 变成了变量，所以就不能从外部输入 Numpy 数组来初始化，需要由 TensorFlow 来初始化，需要指明初始化方式。此时仍然没有具体的计算。...这次使用了 DataLoader 来处理数据。最后更新的时候在小批量上更新，一个周期会迭代所有的小批量数据。一般的 PyTorch 模型基本都长成这个样子。...图片 10) Torch PyTorch 的前身，不能使用 Python，没有 Autograd，但比较稳定，不推荐使用。

1.4K3 2

训练深度神经网络失败的罪魁祸首不是梯度消失，而是退化

这里的梯度是关于层激活值的（与关于参数的梯度的行为类似）。网络的权重使用标准的初始化方法进行初始化。起初，训练损失函数下降得很快，但很快渐进地收敛于一个次优值。...此时，梯度并没有消失（或爆炸），至少在初始阶段。梯度确实随着训练过程变小，但这是预料之中的，从任何方面看都不能清楚表明梯度已经变得「太小」： ?...为了表明这里的收敛到局部最优解的现象和梯度范数的大小本身并没有关系，我将引入一种运算，它将增加梯度范数的值，却使得网络的性能变得更差。如下图所示（蓝线）： ? 我只是简单地改变了初始化方法而已。...如果梯度范数的大小本身和深度网络的训练困难并没有关系，那是什么原因呢？答案是，模型的退化基本上决定了训练性能。为什么退化会损害训练性能？...上述的「Fold 0」和「Fold 1」网络的问题在于，虽然梯度范数值还不错，但是网络的可用自由度对这些范数的贡献非常不均衡：虽然一些自由度（非退化的）贡献了梯度的主要部分，但大部分（退化的）自由度对此没有任何贡献

1.4K6 0

NeurIPS 2018提前看：可视化神经网络泛化能力

这样的损失往往又是以百万计的。因此，在我和团队的工作过程中，模型的训练结果虽然重要，但更重要的往往是理解模型的结果为何是这样的, 以便有针对性的对模型测试和明确改进方向。...这里作者使用了 RestNet 56 层的结构，仍然是第一行有快捷连接（shortcut connection），第二行无。...这代表了训练中的不一致性，因此即便大批量模型训练的损失很小，其在测试集上的损失仍然会很大。...特别值得注意的是，总梯度值和 Hessian 谱表明大批量不会在鞍点处「卡住」，但是它会在求解过程中被高曲率的区域所吸引。...本篇文章相对来说更晦涩一点，一方面因为这篇文章计算的内容很多，另一方面是因为图表的位置和其附近的文字关联不大，读者往往需要前后翻找，有些混乱。但这篇文章仍然是非常值得一读的，内容翔实、严谨。

6134 0

字节跳动开源 CowClip ：推荐模型单卡训练最高加速72倍

用了 CowClip 优化方法的不同推荐模型（文中测试了 DeepFM 等四个模型），在两个公开数据集上进行了理论和实验验证，证实了该方法的合理性和有效性。...目前的推荐系统面对着数以亿计的用户和数以千亿计的训练数据，一次完整的训练要花费大量的时间和计算成本。为了加速推荐系统的训练，目前推荐系统会利用 GPU 进行加速训练。...然而，随着 GPU 计算能力和显存的不断增加，过去推荐系统的训练过程没有完全利用好目前 GPU 的性能。...只要大批量大小下训练的模型精度没有损失，我们就可以不断提高模型的批量大小，直到塞满 GPU 的显存。然而防止模型精度损失并不是一件易事。...梯度裁剪是一种优化更新过程的方法，它将范数值大于一定阈值的梯度裁剪到范数内。给定一个固定的阈值 clip_t，梯度裁剪过程如下：然而直接运用该方法到嵌入层的梯度上效果并不佳。

1.1K5 0

谷歌大脑发布GAN全景图：看百家争鸣的生成对抗网络

双方都试图最小化各自的损失，博弈的最终解是纳什均衡，其中没有任何玩家能单方面地优化损失。GAN 框架一般可以通过最小化模型分布和真实分布之间的统计差异导出。...而判别器的正则化主要为梯度范数罚项，例如在 WGAN 中，这种梯度范数惩罚主要体现在对违反 1-Lipschitzness 平滑的软惩罚。...研究者使用了 ResNet19 作为生成器和判别器架构，架构细节在表 3a 中。本研究中考虑了最主要的归一化和正则化方法：梯度惩罚 [10] 和谱归一化 [20]。...图 1：非饱和损失在两个数据集上都是稳定的。梯度惩罚和谱归一化改善了模型质量。从计算开销的角度（即需要训练多少个模型已达到特定的 FID），谱归一化和梯度惩罚相比基线方法的表现更好，但前者更加高效。...其次，梯度惩罚有所帮助，但训练不稳定。 ? 图 2：梯度惩罚和谱归一化表现都很好，也应被视为可行的方法。此外，后者的计算成本更低一些。不幸的是，两者都不能完全解决稳定性问题。

3684 0

从零开始深度学习（十八）：深度学习框架（TensorFlow和Pytorch之争）

但你会发现，除非应用更复杂的模型，例如卷积神经网络，或者循环神经网络，或者开始应用很大的模型，否则它就越来越不实用了，至少对大多数人而言，从零开始全部靠自己实现并不现实，尤其是做项目或者做课题等等。...首先可以确定的是，TensorFlow 在大多数工业领域仍然处于领先地位，PyTorch 更被学术界钟爱，但 PyTorch 正在取得进展并逐渐缩小和 TensorFlow 的差距。...这次只过去 6 个月，结果发现，TensorFlow 虽然仍然是当时需求量最大、增长最快的框架，但 PyTorch 的起势很足，增速已经超过了原来的第二名 Keras，。 ?...3、TensorFlow 在讲 TensorFlow 程序的基本结构之前，先提一个启发性的问题，假设有一个损失函数需要最小化，，也许你已经注意到该函数其实就是，所以使它最小的值是5，但假设现在不知道这点...在编程框架中，你可以用一行代码做很多事情，例如，不想用梯度下降法，而是想用 Adam 优化器，只要改变这行代码，就能很快换掉它，换成更好的优化算法。

5292 0

谷歌大脑发布GAN全景图：看百家争鸣的生成对抗网络

双方都试图最小化各自的损失，博弈的最终解是纳什均衡，其中没有任何玩家能单方面地优化损失。GAN 框架一般可以通过最小化模型分布和真实分布之间的统计差异导出。...而判别器的正则化主要为梯度范数罚项，例如在 WGAN 中，这种梯度范数惩罚主要体现在对违反 1-Lipschitzness 平滑的软惩罚。...研究者使用了 ResNet19 作为生成器和判别器架构，架构细节在表 3a 中。本研究中考虑了最主要的归一化和正则化方法：梯度惩罚 [10] 和谱归一化 [20]。...从计算开销的角度（即需要训练多少个模型已达到特定的 FID），谱归一化和梯度惩罚相比基线方法的表现更好，但前者更加高效。...其次，梯度惩罚有所帮助，但训练不稳定。 ? 图 2：梯度惩罚和谱归一化表现都很好，也应被视为可行的方法。此外，后者的计算成本更低一些。不幸的是，两者都不能完全解决稳定性问题。

3303 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭