深度学习训练过程中的问题集锦

Q1 训练过程中loss为负数

【原因】输入的训练数据没有归一化造成
【解决方法】把输入数值通过下面的函数过滤一遍，进行归一化

#数据归一化
def data_in_one(inputdata):
    inputdata = (inputdata-inputdata.min())/(inputdata.max()-inputdata.min())
    return inputdata

Q2 怎么看loss和acc的变化

• train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习;
• train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合;
• train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集100%有问题;
• train loss 趋于不变，test loss趋于不变，说明学习遇到瓶颈，需要减小学习率或批量数目;
• train loss 不断上升，test loss不断上升，说明网络结构设计不当，训练超参数设置不当，数据集经过清洗等问题。

未完待续

参考：【Keras情感分类】训练过程中出现的问题汇总