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损失LossNan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,...这时我们要注意的是在训练过程中的输入和输出是否正确: (利用debug寻找错误的输入) 在神经网络中,很有可能在前几层的输入是正确的,但是到了某一层的时候输出就会变成nan或者inf(其中-inf...代表负无穷,而nan代表不存在的数),这个时候就需要通过debug去一一检查。...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。...如果你在预测阶段也将模型model设置model.train(True),那么问题可能就不会出现: 解决方式: 或者设置Batchnorm中的参数track_running_stats=False

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分享18个用于处理 null、NaN 和undefined 的 JS 代码片段

因此,在今天这篇文章中,我们将探讨 18 个 JavaScript 代码片段,它们处理 null、NaN 和未定义场景提供了便捷的解决方案。...检查 NaN: 要检查值是否 NaN(非数字),可以使用 isNaN() 函数: if (isNaN(value)) { // Code to handle NaN value } 4....如果 NaN,则默认为一个值: 如果值 NaN,您可以使用 isNaN() 函数以及逻辑 OR 运算符来提供默认值: const result = isNaN(value) ?...检查值是否 null、undefined或 NaN: 将 null、未定义和 NaN 检查与逻辑 OR 运算符结合起来: if (variable === null || typeof variable...使用 NaN 进行短路评估: 如果值 NaN,则可以使用逻辑 AND 运算符进行短路评估: const result = !isNaN(value) && someFunction(); 13.

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JS中的NaN和isNaN,简直是双重人格?

//=>语法:isNaN([value]) var num=12; isNaN(num); //->检测num变量存储的值是否非有效数字 false isNaN('13') =>false isNaN...=>true isNaN([12]) =>false isNaN(/^$/) =>true isNaN(function(){}) =>true 1、isNaN检测的机制:首先验证当前要检测的值是否数字类型的...NaN的比较   NaN==NaN:false NaN和谁都不相等,包括自己 if(Number(num)==NaN){   alert('num不是有效数字!')...=NaN的) if(isNaN(num)){   //=>检测是否有效数字,只有这一种方案   alert('num不是有效数字!')...0 =>false 两个叹号只剩下转换为布尔类型了,等价于Boolean // [程序自己需要转换 =>一般都是条件判断的时候],if内的值会默认转换成布尔类型,如果真执行,false则不执行 if

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