为什么内核在训练开始后很快就死了？

内核在训练开始后很快就死掉可能有多种原因，以下是一些可能的原因和解决方法：

1. 数据质量问题：训练数据可能存在噪声、缺失值或异常值，这可能导致模型无法正确学习。解决方法是对数据进行清洗和预处理，包括去除异常值、填补缺失值、平衡数据集等。
2. 模型复杂度问题：如果模型过于复杂，可能会导致过拟合，即模型在训练集上表现良好但在测试集上表现较差。解决方法是减少模型复杂度，例如通过正则化、降低模型的层数或参数数量等。
3. 学习率问题：学习率过高或过低都可能导致训练失败。学习率过高可能导致模型无法收敛，学习率过低可能导致训练速度过慢或陷入局部最优解。解决方法是通过调整学习率或使用自适应学习率算法（如Adam）来优化模型训练。
4. 训练样本不足：如果训练样本数量太少，模型可能无法充分学习数据的特征。解决方法是增加训练样本数量，可以通过数据增强技术（如旋转、翻转、裁剪等）来扩充数据集。
5. 计算资源不足：如果训练过程需要大量计算资源，但资源不足，可能导致训练过程中断。解决方法是增加计算资源，例如使用更强大的GPU或分布式训练。
6. 梯度消失或梯度爆炸：在深层神经网络中，梯度消失或梯度爆炸可能导致训练失败。解决方法包括使用激活函数（如ReLU）、批归一化、梯度裁剪等技术来稳定梯度。
7. 超参数选择不当：模型的超参数选择不当可能导致训练失败。解决方法是通过交叉验证等技术来选择最优的超参数组合。
8. 缺乏领域知识：某些任务可能需要领域专业知识的指导，缺乏相关知识可能导致训练失败。解决方法是与领域专家合作，获取相关知识并进行指导。

以上是一些可能导致内核在训练开始后很快死掉的原因和解决方法。具体情况需要根据具体问题进行分析和调试。