loss爆炸

dice loss 2023-11-18 11:27 512 墨鱼

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红线代表判别器Loss，其爆炸的原因是GradientPenalty分量；升级到1.6.0后：Loss变得正常。不幸的是，损失突然改变的原因并不是这里所有其他受访者提到的"因为梯度爆炸"、"太大"或"不收敛"。

2.如果当前网络是类似RNN的当前神经网络，NaN的出现可能是梯度爆炸造成的。有效的办法是添加"梯度裁剪"（梯度截断来解决问题）3.0可以作为除数；4.可能是0或1。在梯度爆炸训练过程中，由于学习率等超参数设置不合理，导致损失不重相反，由于振荡，损耗逐渐增大，最终超出浮点表示范围，出现NaN。一切都结束了

ˋ△ˊ 前言在训练或预测过程中，我们经常会遇到训练损失值或验证损失值异常、无穷大或直接为负数的情况：遇到这种现象，通常有以下几种原因：梯度爆炸导致损失。爆炸的原因很简单，当学习率较高时，对每个更新值的直接影响程度都比较大，进步的速度也会因此加快。如下图所示，学习率过高会导致无法顺利到达最低点。

但由于wav2vec2模型参数太大，为了防止显存爆炸，只能再次将batch_size减半，这样训练效率就会大大降低。第二个是找出bug在哪里。一般情况下，ctc_loss和att_loss差别不大。例如，如果使用crossentropycross_entropy=-tf.reduce_sum(y_*tf.log(y_conv))，则最终softmaxlayer输出的y_conv的取值范围在[0,1]页，也就是说允许取值为0。很可能会出现log(0)。

∪＾∪ 梯度爆炸解决方案：1.更换网络，如RNN替换GRU和LSTM。2.梯度剪切。如果梯度超过设定值，则等于设定值。 3.权值衰减（正则化），L(w,b)=loss(w,b)+\frac{\lam，但在实际训练过程中，有时会发现loss变成NaNorInf，导致训练无法正常进行。造成这种情况的主要原因有以下几个方面：1.梯度爆炸2.数学，如除以零和负对数函数自变量。

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