模型不收敛是怎么回事?
1、反向传播链断裂
即其中有部分的变量可能被转换为 numpy 数组,虽然仍然能够参与计算,但却失去了梯度传播的能力,导致无法向后面的变量传播梯度
2、学习率设置不合理
如果学习率设置得太大,则容易造成 loss 变成 nan,导致模型不收敛,设置得太小,则会导致模型学习得很慢
3、神经网络层参数没有进行好的参数初始化
因为参数初始化会影响到模型的训练速度
了解一下
?
设置不合理吧
越看越不懂的问题