adam容易出现nan
时间: 2023-06-18 10:02:56 浏览: 109
是的,Adam优化器在某些情况下可能会出现NaN(Not a Number)值。主要原因是学习率设置过高或者网络权重的值过大,导致梯度爆炸。此外,如果损失函数中出现了log函数,当输入为负数或者趋近于0时,也可能会出现NaN。
为了避免Adam优化器出现NaN,可以采取以下措施:
1. 调整学习率大小,一般建议使用小学习率进行训练。
2. 对网络权重进行正则化,防止权重过大。
3. 对损失函数进行处理,例如加入平滑项等。
4. 对数据进行预处理,例如归一化等。
5. 如果还是出现NaN,可以尝试使用其他优化器或者调整网络结构。
相关问题
Adam与sgd哪个更容易出现nan
一般来说,Adam优化器比SGD优化器更容易出现NaN(Not a Number)的问题。这是因为Adam优化器使用了动量估计和自适应学习率等技巧,这些技巧可能会导致优化器在某些情况下无法收敛,进而导致NaN值的出现。而SGD优化器虽然简单,但是其收敛速度较慢,需要更多的迭代次数才能达到最优解。因此,在使用Adam优化器时需要注意调整学习率和其他参数,以避免出现NaN值的问题。
Adam matlab
Adam优化算法是一种用于处理随机梯度下降问题的优化算法,它具有自适应的学习率和动量。在MATLAB中实现Adam算法的代码如下:
```
function [W,b,M,V] = Adam(W, b, dW, db, alpha, M, V, iT)
beta1 = 0.9;
beta2 = 0.999;
epsilon = 1e-8;
params = [W;b];
grads = [dW;db];
M = beta1*M + (1-beta1)*grads;
V = beta2*V + (1-beta2)*grads.^2;
M2 = M / (1-beta1^iT);
V2 = V / (1-beta2^iT);
alpha = alpha*sqrt(1-beta2^iT)/(1-beta1^iT);
params = params - alpha*M2 ./ (sqrt(V2) + epsilon);
W = params(1:end-1,:);
b = params(end,:);
end
```
这段代码实现了Adam优化算法的更新步骤,其中`W`和`b`是待训练的参数,`dW`和`db`是参数的梯度,`alpha`是学习率,`M`和`V`是Adam算法中的动量和二次动量,`iT`是当前迭代的次数。