loss问题汇总（不收敛、震荡、nan）

1 年前 · 来自专栏 AI大类

飞狗

茫然的低欲青年

关于loss不收敛的一些建议

之前训练网络时,会先编写学习率随训练epoch的增加而逐渐减低的函数,然后选取一个相对较大的学习率(一般从e-2量级开始),选取一个epoch能够接受的batchsize,如果loss稳定下降较快,则开始训练.从未体验过学习率和batchsize搭配之难.

最近新看了一篇论文ABCNN(有空再细讲),采用开源的tensorflow工程训练一下,效果很好,因工程需要,开始将其移植到pytorch框架下,移植完毕后,关于loss函数遇到不少问题,在此记录.

学习率随epoch降低的函数

def adjust_learning_rate(learning_rate, learning_rate_decay, optimizer, epoch):
    """Sets the learning rate to the initial LR multiplied by learning_rate_decay(set 0.98, usually) every epoch"""
    learning_rate = learning_rate * (learning_rate_decay ** epoch)