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为什么在卷积神经网络训练过程中损失会激增？

在卷积神经网络训练过程中，损失激增的原因可能有以下几个方面：

学习率过高：学习率是控制参数更新的步长，如果学习率设置过高，会导致参数更新过大，从而使损失函数在训练过程中发生剧烈波动甚至激增。解决方法是适当降低学习率，可以使用学习率衰减策略或者自适应学习率算法。
数据集标签错误：如果数据集中存在标签错误或者标签不一致的情况，会导致网络在训练过程中难以收敛，从而使损失激增。解决方法是仔细检查数据集的标签，并进行必要的修正。
梯度消失或梯度爆炸：在深层神经网络中，由于梯度在反向传播过程中会不断相乘，可能会出现梯度消失或梯度爆炸的问题。梯度消失会导致网络无法更新参数，梯度爆炸会导致参数更新过大，从而使损失激增。解决方法包括使用合适的激活函数（如ReLU）、批归一化、梯度裁剪等。
过拟合：过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现较差的现象。过拟合会导致模型对训练集中的噪声过度拟合，从而使损失激增。解决方法包括增加数据集规模、使用正则化技术（如L1、L2正则化）、提前停止训练等。
网络结构设计不合理：网络结构的设计不合理也可能导致损失激增。例如，网络层数过多、参数量过大等都可能导致训练困难，使损失激增。解决方法是根据具体任务合理设计网络结构，避免过度复杂。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

学习率衰减策略：https://cloud.tencent.com/document/product/851/18315
自适应学习率算法：https://cloud.tencent.com/document/product/851/18316
批归一化：https://cloud.tencent.com/document/product/851/18317
梯度裁剪：https://cloud.tencent.com/document/product/851/18318
正则化技术：https://cloud.tencent.com/document/product/851/18319
提前停止训练：https://cloud.tencent.com/document/product/851/18320

相关搜索:表格数据“卷积一维”神经网络训练中的“损失: nan”神经网络在训练时会造成Nan的损失 jpeg压缩是否会影响使用卷积神经网络进行训练和分类为什么在我的网络训练过程中CrossEntropy损失没有下降？在使用yolo自定义损失函数训练神经网络时，损失等于nan？在Tensorflow上训练卷积神经网络时GPU内存不足在tensorflow教程中训练深度神经网络时的nan损失在PyTorch中训练神经网络时，损失始终是'nan‘在keras中同时训练神经网络，并让它们在训练时共同分担损失？在训练神经网络的过程中应该改变嵌入层吗？在训练过程中，Tensorflow量化感知训练是否会导致实际的加速？在模式匹配(神经网络)中，为什么在手写脚本匹配过程中图像会变平在训练CNN进行图像分割时，我的损失怎么会突然增加？为什么在增加纪元后损失函数会输出NaN？为什么在ResampleImageFilter执行过程中SimpleITK会崩溃？为什么在训练tensorflow对象检测ssd移动网络模型时我的训练损失很高为什么在训练时准确率和损失保持完全相同？在训练过程中，mojo管道会自动删除指定的列吗？为什么我在Keras中的损失在训练我的模型时没有改变？为什么训练具有伪Huber损失的Xgboost模型会返回一个恒定的测试指标？

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计算机视觉中的细节问题(六)

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深度学习必知必会25个概念

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关于训练神经网路的诸多技巧Tricks(完全总结版)

本文尽可能说明训练过程中所需要的各种小技巧，会有不完善的地方，限于篇幅每个点不会说很细，但是这些观念是我们都需要掌握的，牢记这几点，在训练神经网络的过程中就可以得心应手，让炼丹不再没有头绪~ 避免overfitting...只有没有预训练模型的领域会自己初始化权重，或者在模型中去初始化神经网络最后那几个全连接层的权重。那么大家喜欢用什么初始化权重算法？...多尺度训练是一种直接有效的方法，通过输入不同尺度的图像数据集，因为神经网络卷积池化的特殊性，这样可以让神经网络充分地学习不同分辨率下图像的特征，可以提高机器学习的性能。...关闭正则化/随机失活/数据扩充，使用训练集的一小部分，让神经网络训练几个周期。确保可以实现零损失，如果没有，那么很可能什么地方出错了。...而且有些图像增强技术会对原始图像造成损失从而导致神经网络学习到错误的信息，这点是我们比较容易忽视的问题，同样重要，相关内容可以查看fastai中的图像增强技术为什么相对比较好。

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基于深度学习的图像风格转换

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