【机器学习】验证集loss震荡（loss的其他问题）

训练过程中发现，train loss一直下降，train acc一直上升；但是val loss、val acc却一直震荡。loss一会上一会下，但是总体趋势是向下的。

“loss震荡但验证集准确率总体下降” 如何解决？

测试集准确率这样震荡是正常的吗？ - 李峰的回答 - 知乎

很多经验：loss问题汇总（不收敛、震荡、nan） - 飞狗的文章 - 知乎

训练过程中loss震荡特别严重，可能是什么问题？ - 孤歌的回答 - 知乎

模型训练中出现NaN Loss的原因及解决方法_loss为nan的原因_there2belief的博客-CSDN博客

学习率和loss的关系？

w1 = w0-学习率*梯度（ $\frac{\partial F}{\partial w_0}$ ）

loss = |ypred-ytrue|

模型时遇到个问题：在大样本训练模型时候的loss为nan，尝试了各种方法也没有什么起色，最终一起分析了一番拟确定了原因，这边就分享下可能的原因可供分析调整~

原因

1.模型问题

通过弱化场景，简化样本的方式去检查是否为网络的问题

2.数据问题

训练样本存在脏数据

  这个是和师弟最终确定的原因，因为在实际业务中的真实数据需要耗费较多的时间去处理，不像open dataset那样已经帮你处理的干干净净，所以如上述的方法一一检查过了还是没有成效的话，一定要好好地检查下数据。

3.训练问题

loss为nan的说明loss发散，这个时候需要考虑下梯度爆炸的可能，那么相应的解法方式如下：

什么是loss发散？（Loss变为NaN怎么办？）

因为学习率过大的话，每次参数更新步子迈得太大，loss直接不往极小值点走了，结果越更新离极小值点越远。这就是所谓的loss发散。发散着发散着loss越来越大，就变为NaN了。在这里插入图片描述

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神经网络训练过程中先收敛，达到一个可观的性能后又发散了，loss曲线呈反"抛物线"型？ - 知乎

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标签：机器学习人工智能深度学习

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