¿Por qué la simulación no converge sin un servidor?
Es decir, algunas variables pueden convertirse en matrices numerosas y aún pueden participar en los cálculos, pero se pierde la capacidad de propagar gradientes, lo que resulta en la incapacidad de propagar gradientes a posteriores. variables.
2. El establecimiento de la tasa de aprendizaje no es razonable.
Establecer una tasa de aprendizaje demasiado alta puede hacer que la pérdida se convierta en nan, lo que hace que el modelo no converja. Configurarla demasiado pequeña puede hacer que el modelo aprenda lentamente.
3. Los parámetros de la capa de red neuronal no se inicializan correctamente.
Porque la inicialización de parámetros afectará la velocidad de entrenamiento del modelo.
4. Los parámetros de la capa de red neuronal no están calificados.
Si no se realiza el recorte de gradiente, se puede producir una explosión de gradiente, lo que hace que el modelo no pueda propagar gradientes efectivos hacia atrás.
5. Tiempos de entrenamiento insuficientes
Solo después de aprender lo suficiente, el modelo puede aprender buenas características. Si el entrenamiento del modelo finaliza prematuramente, el modelo no aprenderá buenas características.
6. El número de muestras en el lote de entrenamiento es demasiado pequeño, lo que hace que el valor de pérdida fluctúe y genere la ilusión de que el modelo no converge.
Respuesta el 26 de junio de 2022
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La razón por la que el modelo no converge
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Compruebe si los datos de entrada son normales. ¿Hay datos anormales (todos ceros, gt es incorrecto)?
¿Deben normalizarse los datos?
Si es consistente con el estándar de entrada original del modelo previamente entrenado.
¿Es correcto el preprocesamiento de datos?
Simplifica tus problemas.
Comprueba tu propia función de pérdida.
Comprueba si faltan entradas.
Comprueba la capa de red personalizada
Comprueba la configuración de la capa congelada.
Compruebe si la información de dimensiones coincide.
Comprobación de retorno de gradiente
Comprueba los parámetros de inicialización del modelo.
¿Son razonables las configuraciones de hiperparámetros?
Regularización simplificada
Conversión mutua entre el modo de entrenamiento y el modo de prueba
Visualización (pesos, funciones de activación, histogramas de pesos, actualizaciones de capas)
Utilice diferentes optimizadores
Explosión de gradiente y desaparición de gradiente (verifique el valor de gradiente)
Ajuste la tasa de aprendizaje (un orden de magnitud diferente del peso, el peso es 0,1, el aprendizaje la tasa es 0,001).
Valor de NaN (reduzca la tasa de aprendizaje, observe si hay división por 0/operación pequeña, verifique la primera posición donde aparece NaN, ajuste la función de activación)
Referencia