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训练loss不下降的原因总结

2023-11-08
  1. 表现：训练过程中loss值一直震荡，没有下降趋势
  2. 原因一：梯度消失；多因为网络深度过深，接近输入层的参数 梯度过小； 解决方法：调整网络，激活函数relu，batch normal, 残差网络等
  3. 原因二：训练数据分布不均匀；这种情况对训练数据shuffle即可
  4. 原因三：学习率过大或者过小；过大就会在loss最小处周围震荡，通常一开始会有一定下降；过小就是收敛太慢
  5. tensorflow2中可以直接打出每个step的梯度值，便于发现问题
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