这些激活函数的梯度在反向传播期间不会饱和，从而导致神经网络的有效训练。 另一种解决方案是使用批量规范化，该规范化将对网络隐藏层的输入规范化。...这是预处理步骤，适用于网络的隐藏层，可帮助我们减少内部协变量偏移。 批量规范化由 Ioffe 和 Szegedy 在其 2015 年论文《批量规范化：通过减少内部协变量偏移来加速深度网络训练》中引入。...批量规范化充当一个正则化器，这意味着我们可以训练网络而无需退出层。 在批量规范化中，我们将规范化应用于所有隐藏层，而不是仅将其应用于输入层。...最后一层没有规范化层，但是其他层使用批量规范化输入。 目标函数 目标函数是训练 3D-GAN 的主要方法。 它提供损失值，这些损失值用于计算梯度，然后更新权重值。...之后，我们在训练 SRGAN 之前先在 Keras 中实现了该项目，评估了训练后的 SRGAN 网络，并使用超参数优化技术对训练后的模型进行了优化。
批量规范化后，使用ReLU作为此块的激活函数： x = UpSampling2D(size=(2, 2))(x) x = Conv2D(512, kernel_size=3, padding="same...之后，我们开始在 Keras 框架中实现 StackGAN。 实现之后，我们依次训练了第一阶段和第二阶段 StackGANS。 成功训练网络后，我们评估了模型并将其保存以备将来使用。...与其他七个卷积块不同，它没有批量规范化层。...： batch_counter += 1 在每个微型批量上完成一次迭代（循环）后，将损失存储在名为dis_losses和gen_losses的列表中： dis_losses.append(d_loss)...GAN 仍有很长的路要走，因为它们仍然存在诸如训练不稳定性和模式崩溃之类的问题，但是现在已经提出了各种解决方案，包括标签平滑，实例规范化和小批量区分。 我希望这本书对您实现 GAN 有所帮助。
存在一种称为“死亡ReLU”或“消失梯度问题”的现象，其中ReLU神经元在学习其权重的大负偏差项后将输出零。那些神经元永远不会再在任何数据点上激活。...我们研究了大批量体系中这种泛化下降的原因，并提供了支持大批量方法倾向于收敛到训练和测试函数的局部最小化的观点的数据证据 - 众所周知，局部的最小值导致较差的泛化。...机器学习框架，如Keras、Tensorflow、PyTorch、MXNet现在都有关于使用学习速率调度器/递减的文档或示例： Keras - https://keras.io/callbacks/...这里重要的注意事项是：如果您同时使用Dropout和批量规范化（batch norm），请谨慎处理这些操作的顺序，甚至谨慎一起使用它们。...因此，批量规范化必须在Dropout之后，否则您将通过规范化统计传递信息。
在机器学习和深度学习的训练过程中，数值稳定性是一个非常重要的问题。特别是在使用TensorFlow进行模型训练时，我们常常会遇到梯度为NaN的情况，这会导致训练过程无法正常进行。...引言 在深度学习模型的训练过程中，数值不稳定性（如梯度为NaN）会严重影响模型的训练效果。出现这种情况的原因可能有很多，包括初始化参数不当、学习率过高、损失函数出现数值问题等。...') 方法三：稳定的损失函数 确保损失函数的数值稳定性。...回答：NaN梯度通常是由于数值不稳定性引起的，可能的原因包括初始化参数不当、学习率过高、损失函数不稳定等。 问题：如何选择合适的初始化方法？...通过合理初始化参数、调整学习率、使用稳定的损失函数以及应用梯度剪裁等方法，可以有效解决NaN梯度问题，从而确保模型的正常训练。
对于那些对Keras不熟悉的人，你可以在Keras阅读更多。io或一个简单的谷歌搜索将带你到基础和更多的Keras。 在这篇文章中，我想分享我在一年前用Keras做实验时学到的经验或希望我知道的事情。...2、激活函数(relu和tanh是常用的激活函数)。利用激活函数对模型进行非线性引入。最后一层通常是线性的。 3、优化器(nadam是最常用的优化器。...4、隐藏层数和每层单元数主要是通过迭代得到的。 5、批量大小对模型的性能也有影响。同样，这是由试错法确定的。 6、数据需要规范化。(在0和1之间，或-1和1之间)。...9、超拟合:增加一个差值层或正则化参数(L1或L2)是减少超拟合的一种方法。 10、利用损失函数图和历元图来评估模型是否收敛 下图显示了一个模型在epoch ~ 100收敛。...如果模型不收敛，训练和验证曲线就不会相交。 ? 我希望这篇文章对您学习和使用Keras进行深度学习模型实验非常有用。 如果我漏掉了什么重要的东西，或者你发现了与你的实验不同的东西，请在下面评论。
在这篇博客中，我们将深入探讨如何解决AI模型训练过程中常见的“Loss Function NaN”错误。通过调试损失函数和优化模型参数，您可以显著提升模型训练的稳定性和性能。...然而，有时损失函数会返回NaN（Not a Number）值，这会导致训练过程中断。本文将深入分析这一问题的根本原因，并提供实用的调试和解决方法。 正文内容 1....损失函数NaN的症状与原因 1.1 症状 训练过程中损失函数突然变为NaN 模型权重更新异常 梯度爆炸 1.2 原因 数据异常：输入数据包含NaN或无穷大（Inf）值。 学习率过高：导致梯度爆炸。...小结 损失函数NaN错误是深度学习训练过程中常见的问题。通过检查数据、调整学习率和修改损失函数，可以有效解决这一问题，确保模型训练的稳定性和效果。...AI模型训练中的“Loss Function NaN”错误。
和批量梯度下降等传统优化器相比，Adam优化器效果更好。...总体上讲，方差缩放初始化可以根据每一层输入和输出的数量（TensorFlow中默认使用输入的数量），来调整初始随机权重的方差，从而帮助信号在不需要通过截断或者批量规范化等额外的方法来在网络中传递得更深。...在批处理样本数减少到1的同时，去掉批处理规范化，可以暴露梯度消失或者梯度爆炸的问题。我们曾有一个神经网络模型在几个星期后仍旧不能收敛。...直到去掉了批处理规范化，我们才意识到在第二轮迭代后所有的输出都是NaN。批处理规范化的作用如同止血时的创口贴，但是只有在你的网络模型没有错误的情况下才管用。 增加批处理的样本数。...我们就是在这一步发现，去掉批处理规范化后，网络输出很快在一到两次迭代后变成NaN。于是，我们停止了批处理规范化并且把初始化改为方差标准化。这样一下就解决了问题，用一两个输入样本训练就能达到过拟合。
当然这些图需要行业专家的理解和分析。然后为程序人员提供间接帮助。 数据规范化 从刚才的样本数据中，我们可以看出各列的数据，取值范围还是很不均衡的。在进入模型之前，我们需要做数据规范化。...("MPG") # 对统计结果做行列转置，方便将统计结果作为下面做数据规范化的参数 train_stats = train_stats.transpose() # 训练集和测试集的数据集都去掉MPG列...如果你细心的话，可能已经发现了问题，从第一个训练周期开始，一直到第1000次，虽然损失loss在降低，但正确率acc一直为0，这是为什么？ 其实看看最后的预测结果就知道了。...) 执行后，这次得到的结果令人满意了，大致在60次迭代之后，就得到了同前面1000次迭代基本相似的结果： ?...右边的图是两者之差的范围统计结果，可以理解为左图逆时针逆时针旋转45度后所有点统计的直方图，对角线就是误差为0的位置。
初始模型概述 在引入初始层之前，大多数 CNN 架构都具有标准配置-堆叠（连接）卷积，规范化，最大池化和激活层，然后是全连接 softmax 层。...下图显示了学习率与批量的关系，下面将对其进行说明。 0.001的默认值是一个合理的开始，如果值是不是数字（NaN），则可以减小默认值： 第 19 行-burn_in。...RetinaNet 通过引入焦距损失（FL）来解决类别不平衡问题，该焦距微调交叉熵（CE）损失来专注于困难的检测问题。...·施罗夫和哈特维格·Adam 陈良杰，朱玉坤，乔治·帕潘德里欧，弗洛里安·施罗和哈特维格·Adam 关键概念 原子卷积，全连接条件随机场（CRF） 多孔空间金字塔池（ASPP） ASPP，图像级特征和批量规范化...引起振荡 下图显示了训练阶段 DCGAN 的损失项： 当生成器接收到随机输入并且生成器损失定义为其产生假输出的能力时，训练便开始了。
大家如果想跑代码，直接使用处理好后的pollution数据，后台回复pollution即可。 现在我们已经获得了易于使用的数据形式，接下来创建每一特征的分布图表，更好地展示数据。...我们将使用平均绝对误差损失函数，以及随机梯度下降高效Adam版本。 该模型训练50次，批量大小为72。...请记住，Kearas中LSTM的内部状态在每个训练批次结束后重置，所以作为若干天函数的内部状态可能会有作用。...最后，我们通过在fit()函数中设置validation_data参数来跟踪训练期间的训练和测试损失。 在运行结束时，绘制训练和测试损失趋势线。...train') pyplot.plot(history.history['val_loss'], label='test') pyplot.legend() pyplot.show() 可以看到，测试损失低于训练损失
，该层在每个batch上将前一层的激活值重新规范化，即使得其输出数据的均值接近0，其标准差接近1 model.add(BatchNormalization()) model.add(Activation...（我的是用户文件夹下）下的.keras文件夹中。...for epoch in range(30): print("Epoch is", epoch) #计算一个epoch所需要的迭代数量，即训练样本数除批量大小数的值取整...；前一个批量大小都是1，代表真实图片，后一个批量大小都是0，代表伪造图片 y = [1] * BATCH_SIZE + [0] * BATCH_SIZE...生成： def generate(BATCH_SIZE, nice= False ): #训练完模型后，可以运行该函数生成图片 g = generator_model() g.compile
本节与在【深度学习基础】线性神经网络 | softmax回归的从零开始实现 中一样，继续使用Fashion-MNIST数据集，并保持批量大小为256。...这将使分母或分子变为inf（无穷大），最后得到的是0、inf或nan（不是数字）的 \hat y_j 。在这些情况下，我们无法得到一个明确定义的交叉熵值。 ...这些值可能会四舍五入为零，使 \hat y_j 为零，并且使得 \log(\hat y_j) 的值为-inf。反向传播几步后，我们可能会发现自己面对一屏幕可怕的nan结果。 ...但是，我们没有将softmax概率传递到损失函数中，而是在交叉熵损失函数中传递未规范化的预测，并同时计算softmax及其对数，这是一种类似"LogSumExp技巧"的聪明方式。...trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.1) 四、训练 接下来我们调用【深度学习基础】线性神经网络 | softmax回归的从零开始实现 中定义的训练函数来训练模型
要将其添加到TensorFlow模型中，只需在层后添加 tf.keras.layers.BatchNormalization（）。 让我们看一下代码。...如果您确实想在训练时使用batch_size，也可以将优化器从sgd 更改 为 rmsprop 或 adam 。 训练后，让我们评估模型。...1个批处理归一化验证集的准确性不如其他技术。让我们来绘制损失和acc以获得更好的直觉。 ? ? 在这里，我们可以看到我们的模型在验证集和测试集上的表现不佳。让我们向所有层添加归一化以查看结果。...通过在每层中添加批处理规范化，我们获得了良好的准确性。让我们绘制Loss和准确率。 ? ? 通过绘制准确度和损失，我们可以看到我们的模型在训练集上的表现仍优于验证集，但是在性能上却有所提高。...model7.fit(X_train, y_train, epochs=350, batch_size=128, validation_data=(X_test,y_test), verbose=2) 训练后
在深度多层感知器网络中，梯度爆炸可能导致神经网络不稳定，使之不能从训练数据中学习，甚至是无法更新的NaN权重值。 爆炸梯度会使学习变得不稳定。 – 第282页，深度学习，2016。...该模型是不稳定的，导致从两次更新之间的损失有巨大的变化。 训练期间模型损失呈现NaN。 如果你有这些类型的问题，你可以深入挖掘，看看你是否有梯度爆炸的问题。 这些迹象，可以用来确认是否存在梯度爆炸。...训练期间，模型权重很快变得非常大。 训练期间，模型权重转换为NaN值。 训练期间，每个节点和层的误差梯度值始终高于1.0。 如何修复爆炸梯度？ 解决爆炸梯度有很多方法。...在Keras API中使用优化器 5.使用权重正则化 还有方一种法，如果梯度梯度仍然存在，则检查网络权重的大小，并对大权重值的网络损失函数应用惩罚。...在Keras接口中使用正则化 总结 阅读这篇文章后，你了解了： 什么是爆炸梯度，以及它们在训练过程中会产生怎样的问题。 如何知道你的网络模型是否有梯度爆炸？ 如何解决网络中出现梯度爆炸的问题。
打印出训练集和测试集输出、输出数据的规格，大约9K小时的数据用于训练，大约35K小时的数据用于测试。...我们将使用平均绝对误差损失函数，以及随机梯度下降高效Adam版本。 该模型训练50次，批量大小为72。...请记住，Kearas中LSTM的内部状态在每个训练批次结束后重置，所以作为若干天函数的内部状态可能会有作用。...最后，我们通过在fit()函数中设置validation_data参数来跟踪训练期间的训练和测试损失。在运行结束时，绘制训练和测试损失趋势线。...train') pyplot.plot(history.history['val_loss'], label='test') pyplot.legend() pyplot.show() 可以看到，测试损失低于训练损失
在深层网络或循环神经网络中，误差梯度可在更新中累积，变成非常大的梯度，然后导致网络权重的大幅更新，并因此使网络变得不稳定。在极端情况下，权重的值变得非常大，以至于溢出，导致 NaN 值。...梯度爆炸引发的问题 在深度多层感知机网络中，梯度爆炸会引起网络不稳定，最好的结果是无法从训练数据中学习，而最坏的结果是出现无法再更新的 NaN 权重值。...训练过程中出现梯度爆炸会伴随一些细微的信号，如： 模型无法从训练数据中获得更新（如低损失）。 模型不稳定，导致更新过程中的损失出现显著变化。 训练过程中，模型损失变成 NaN。...以下是一些稍微明显一点的信号，有助于确认是否出现梯度爆炸问题。 训练过程中模型梯度快速变大。 训练过程中模型权重变成 NaN 值。 训练过程中，每个节点和层的误差梯度值持续超过 1.0。...在 Keras 深度学习库中，你可以在训练之前设置优化器上的 clipnorm 或 clipvalue 参数，来使用梯度截断。 默认值为 clipnorm=1.0 、clipvalue=0.5。
但由于梯度下降要求最小化一个标量，因此必须将这些损失合并为单个值才能训练模型。结合不同损失的最简单方法是将它们全部加起来。...在Keras中，可以在编译中使用列表或损失字典来为不同的输出指定不同的优化函数;所产生的损失值总计为全局损失，在训练期间最小化。...处理此问题的更好方法是在测量验证损失不再改善时停止训练。这可以使用Keras回调函数来实现。...批量标准化Batch Normalization是一个网络层（Keras中的BatchNormalization），即使平均值和方差在训练期间随时间变化，它也可以自适应地标准化数据。...批量归一化的主要影响是它有助于梯度传播，因此允许更深的网络。一些非常深的网络只有在包含多个BatchNormalization层时才能被训练。
除非把具有学习率硬编码的代码直接从 GitHub 里复制到所选优化器中，否则我可能只会把 3e-4 放到 Adam 优化器中，然后让模型训练。如果损失减少，今天就可以收工大吉。...如果在小数点后 5 或 6 位才能看到损失减少，我会提高学习率。 如有必要，我会再重复上面的过程。 2015 年，Leslie N....如果 LR Range Test 没有显示上述 3 个区域，或者图中有断层（损失中有 NaN 值），则表示模型中有缺陷或者数据中有错误。在运行模型之前，最好获取一个理想的 LR range 图。 ?...不好的 LR Range 测试结果。断层处也是损失具有 NaN 值的地方。 Cyclical LR ：谁说 LR 需要下降 以往的常识是逐步降低学习率或使用指数函数，从而使模型收敛更稳定。...有很多东西需要考虑，如批量大小、动量等。但是，更好的工作流程将是： 使用 LR Range Test 找到最佳学习率，并完整地检查当前模型和数据。
； 模型损失函数的输入不正确：例如，Softmax 输出用于预期对数的损失； 忘记正确设置网络的训练模式：例如，切换训练/评估模式或控制批次范数依赖； 数值不稳定-inf/NaN：通常源于使用exp、日志或...使用Keras等现成组件，避免手动计算，以减少数值不稳定问题； 稍后构建复杂的数据管道。从可以加载到内存中的数据集开始。...例如，如果在代码中的任何位置创建大型矩阵，可以减小其维度的大小或将批量大小减半。...、过分正则化、损失函数的输入错误、数据或者标签有误。...总之，超参数方面应该从粗到细的随机搜索，随着项目代码完备后，再考虑贝叶斯等方法做更细致的超参数优化。
本文对Keras的部分做深入了解，主要包含：Keras标准工作流程如何使用Keras的回调函数如何自定义编写训练循环和评估循环Keras标准工作流程标准的工作流程：compile：编译fit：训练evaluate...使得在某个点停止后保存的仍然是最佳模型。...(logs) # 在训练开始前on_train_end(logs) # 在训练开始后在调用这些方法的时候，都会用到参数logs，这个参数是个字典，它包含前一个批量、前一个轮次或前一个训练的信息，比如验证指标或者训练指标等...In 11:# 通过Callback类子类化来创建自定义回调函数# 在训练过程中保存每个批量损失值组成的列表，在每轮结束时保存这些损失值组成的图from matplotlib import pyplot...在Keras的所有内置层中，唯一不可训练的权重层是BatchNormalization，实现特征的规范化。指标的低阶用法在低阶训练循环中，可能会用到Keras指标。
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