解决pytorch 交叉熵损失输出为负数的问题

 更新时间:2020年7月8日 08:11  
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网络训练中,loss曲线非常奇怪

交叉熵怎么会有负数。

经过排查,交叉熵不是有个负对数吗,当网络输出的概率是0-1时,正数。可当网络输出大于1的数,就有可能变成负数。

所以加上一行就行了

out1 = F.softmax(out1, dim=1)

补充知识:在pytorch框架下,训练model过程中,loss=nan问题时该怎么解决?

当我在UCF-101数据集训练alexnet时,epoch设为100,跑到三十多个epoch时,出现了loss=nan问题,当时是一脸懵逼,在查阅资料后,我通过减小学习率解决了问题,现总结一下出现这个问题的可能原因及解决方法:

1. 减小整体学习率。学习率比较大的时候,参数可能over shoot了,结果就是找不到极小值点;减小学习率可以让参数朝着极值点前进;

2. 改变网络宽度。有可能是网络后面的层参数更新异常,增加后面层的宽度试试;

3. 改变层的学习率。每个层都可以设置学习率,可以尝试减小后面层的学习率试试;

4. 数据归一化(减均值,除方差,或者加入normalization,例如BN、L2 norm等);

5. 加入gradient clipping;

6 输入数据含有脏数据,即NaN,一般当使用实际业务的真实数据时,容易出现脏数据。

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