Loss nan, acc: 96.875000
时间: 2024-06-02 18:09:46 浏览: 5
这个输出意味着在训练模型时,损失函数(loss)出现了 NaN(not a number)的情况,即损失值变为了无穷大或未定义的数值,这通常是由于数值计算过程中出现了错误的原因。而准确率(acc)为96.875%,表示模型在训练集上的精度为96.875%。不过需要注意的是,由于损失函数出现 NaN,这个模型很可能存在严重的问题,需要进行进一步的调试和修复。
相关问题
train loss:nan train acc: 0.1522
train loss:nan和train acc: 0.1522是训练型时的两个指标。其中,train loss表示训练过程中的损失值,而train acc表示训练过程中的准确率。
train loss:nan表示在训练过程中,损失值出现了"nan"(Not a Number)的情况。这通常是由于数值计算中的错误或者数据异常导致的。当损失值为nan时,意味着模型无法正确计算损失函数,可能会影响模型的训练效果。
train acc: 0.1522表示在训练过程中的准确率为0.1522,即模型在训练集上的预测准确率为15.22%。准确率是衡量模型性能的指标之一,表示模型对训练数据的分类或预测的准确程度。
需要注意的是,train loss为nan和train acc较低可能表明模型在训练过程中存在问题,可能需要检查数据处理、模型结构或超参数等方面的设置是否正确,以及是否存在梯度消失或爆炸等问题。
epoch:0 batch:50 loss:0.9536240696907043 train_acc:0.71875 dev_acc:0.7509765625
这是一个训练模型的输出,其中包括了训练过程中的 epoch、batch、损失值、训练准确率和验证准确率。在第 0 个 epoch 的第 50 个 batch 中,损失值为 0.9536,训练准确率为 0.7187,验证准确率为 0.7509。这些指标可以帮助我们监控模型的训练过程,以便在训练过程中进行调整和优化。
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