文件名称:
tensorflow训练中出现nan问题的解决
开发工具:
文件大小: 45kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-25
详细说明:深度学习中对于网络的训练是参数更新的过程,需要注意一种情况就是输入数据未做归一化时,如果前向传播结果已经是[0,0,0,1,0,0,0,0]这种形式,而真实结果是[1,0,0,0,0,0,0,0,0],此时由于得出的结论不惧有概率性,而是错误的估计值,此时反向传播会使得权重和偏置值变的无穷大,导致数据溢出,也就出现了nan的问题。
解决办法:
1、对输入数据进行归一化处理,如将输入的图片数据除以255将其转化成0-1之间的数据;
2、对于层数较多的情况,各层都做batch_nomorlization;
3、对设置Weights权重使用tf.truncated_normal(0, 0.01, [
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
下载文件列表
相关说明
- 本站资源为会员上传分享交流与学习,如有侵犯您的权益,请联系我们删除.
- 本站是交换下载平台,提供交流渠道,下载内容来自于网络,除下载问题外,其它问题请自行百度。
- 本站已设置防盗链,请勿用迅雷、QQ旋风等多线程下载软件下载资源,下载后用WinRAR最新版进行解压.
- 如果您发现内容无法下载,请稍后再次尝试;或者到消费记录里找到下载记录反馈给我们.
- 下载后发现下载的内容跟说明不相乎,请到消费记录里找到下载记录反馈给我们,经确认后退回积分.
- 如下载前有疑问,可以通过点击"提供者"的名字,查看对方的联系方式,联系对方咨询.