训练过程中出现NaN怎么办？

训练过程中出现NaN怎么办？

引用

CSDN

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https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/138982525

在深度学习模型的训练过程中，NaN（Not a Number）是一个常见的问题，它不仅会导致模型训练中断，还可能影响模型的最终性能。本文将深入探讨NaN问题的成因，并提供有效的解决方案，帮助开发者避免这一困扰。

1. 背景介绍

1.1 深度学习中的数值稳定性问题

深度学习模型的训练过程是一个复杂的过程，涉及到大量的矩阵运算和非线性变换。在这个过程中，数值稳定性问题是一个普遍存在的挑战。所谓数值稳定性，指的是模型在训练过程中对输入数据的微小变化不敏感，能够保持稳定的输出结果。然而，在实际应用中，由于各种因素的影响，模型的训练过程很容易出现数值不稳定的情况，导致模型的性能下降甚至无法收敛。

NaN (Not a Number) 是一个特殊的浮点数，表示未定义或不可表示的值。在深度学习模型的训练过程中，如果出现 NaN，通常意味着模型的数值稳定性出现了问题。NaN 的出现会导致模型无法继续训练，因此及时发现和解决 NaN 问题对于保证模型的正常训练至关重要。

1.2 NaN 问题的原因分析

NaN 问题的出现通常与以下几个因素有关：

• 数据预处理不当：输入数据中存在异常值、缺失值或数据分布不均匀等问题，会导致模型在训练过程中出现数值溢出或下溢，从而产生 NaN。

• 模型结构设计不合理：模型的层数过深、激活函数选择不当或参数初始化不合理等问题，会导致梯度消失或梯度爆炸，从而产生 NaN。

• 学习率设置过高：