JasmineFeng
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神经网络训练不稳定问题（loss和accuracy波动大）的一种原因及解决方案

用LSTM做时间序列预测时发现训练刚开始时loss（MSE）下降很快，accuracy（调整R方）上升也很快，但到后面loss总体上下降变慢，并且时有波动，accuracy甚至会经常出现负值，然后又回弹至正值。经查阅资料和反复调试，发现是batch size太小的问题，原来的batch size是2，现在改成4

batch size为2时loss的变化如下
神经网络训练不稳定问题（loss和accuracy波动大）的一种原因及解决方案_第1张图片
batch size 为4时loss的变化如下，虽然也有波动，比如在910epoch左右loss冲到了0.06，但总体上比batch size稳定
神经网络训练不稳定问题（loss和accuracy波动大）的一种原因及解决方案_第2张图片
再来看accuracy
batch size为2时accuracy变化如下，蓝色训练集，红色测试集
神经网络训练不稳定问题（loss和accuracy波动大）的一种原因及解决方案_第3张图片
batch size为4时accuracy变化如下，确实更稳定了
神经网络训练不稳定问题（loss和accuracy波动大）的一种原因及解决方案_第4张图片
参考资料：https://www.zhihu.com/question/30263116/answer/130163865

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