很多同学会发现，为什么我训练网络的时候loss一直居高不下或者准确度时高时低，震荡趋势，一会到11，一会又0.1，不收敛。 又不知如何解决，博主总结了自己训练经验和看到的一些方法。
首先你要保证训练的次数够多，不要以为一百两百次就会一直loss下降或者准确率一直提高，会有一点震荡的。只要总体收敛就行。若训练次数够多（一般上千次，上万次，或者几十个epoch）没收敛，则试试下面方法：
1. 数据和标签
数据分类标注是否准确？数据是否干净？数据库太小一般不会带来不收敛的问题，只要你一直在train总会收敛（rp问题跑飞了不算）。反而不收敛一般是由于样本的信息量太大导致网络不足以fit住整个样本空间。样本少只可能带来过拟合的问题
2. 学习率设定不合理
在自己训练新网络时，可以从0.1开始尝试，如果loss不下降的意思，那就降低，除以10，用0.01尝试，一般来说0.01会收敛，不行的话就用0.001. 学习率设置过大，很容易震荡。不过刚刚开始不建议把学习率设置过小，尤其是在训练的开始阶段。在开始阶段我们不能把学习率设置的太低否则loss不会收敛。我的做法是逐渐尝试，从0.1,0.08,0.06,0.05 ......逐渐减小直到正常为止，
有的时候候学习率太低走不出低估，把冲量提高也是一种方法，适当提高mini-batch值，使其波动不大。,
3.网络设定不合理
如果做很复杂的分类任务，却只用了很浅的网络，可能会导致训练难以收敛，换网络换网络换网络，
到此这篇深度学习训练时网络不收敛的原因分析总结_神经网络训练不收敛的文章就介绍到这了,更多相关内容请继续浏览下面的相关推荐文章，希望大家都能在编程的领域有一番成就！版权声明：
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