深度学习 Loss 震荡
时间: 2023-09-26 07:08:30 浏览: 31
深度学习 Loss 震荡的常见原因是学习率过高或者批量大小过小。这些问题都会导致模型的训练过程不够稳定,导致 Loss 值的震荡。
学习率过高会使得模型在更新参数时跨越较大的步长,导致模型在训练过程中无法找到全局最优解,而是停留在局部最优解。批量大小过小会导致模型难以学习到全局的特征,而是只能学习到局部的特征,从而导致模型的训练不够稳定。
解决这些问题的方法包括调整学习率和批量大小,以及使用正则化技术来减少模型的过拟合。此外,还可以尝试使用更加高级的优化算法来帮助模型更快地收敛,如 Adam、RMSprop 等。
相关问题
val 的loss震荡
val的loss震荡可能有几种原因。一种可能是batch size设置过小,导致训练过程中的震荡较大。通常情况下,较大的batch size可以减小训练震荡的程度。另一种可能是网络结构设计不当或者训练超参数设置不合理,导致模型在验证集上的loss无法稳定下降。此外,如果新数据与原数据的特征之间存在差异,网络对新数据特征的提取能力不足,也可能导致val的loss震荡。综上所述,要解决val的loss震荡问题,可以尝试调整batch size、优化网络结构和超参数、增加数据增强等方法来改善模型的性能。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [关于 train loss、val loss训练时遇到的问题](https://blog.csdn.net/qq_42363032/article/details/122489704)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [深度学习训练过程中loss变化情况](https://blog.csdn.net/weixin_43510203/article/details/115343803)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
batchsize为什么影响loss震荡
Batch size是指每个batch中包含的样本数。在深度学习中,使用mini-batch SGD进行参数优化,通常会将训练集划分为多个batch,每个batch中包含一定数量的训练样本。
当batchsize较小时,每个batch中的样本数很少,可能会导致模型对于每个batch的更新过于敏感,导致模型参数的变化过大,从而导致loss的震荡。同时,由于每个batch中的样本数较少,模型的泛化能力也会受到影响。
当batchsize较大时,每个batch中的样本数较多,可以更好地反映整个训练集的分布情况,从而减少模型参数的变化幅度,使得模型更加稳定。但是,较大的batch size也会占用更多的内存空间,从而导致训练速度变慢。
因此,选择合适的batch size对于模型的训练和收敛具有重要的影响。