模型训练过程中损失函数震荡的原因

张开发
2026/4/6 18:32:49 15 分钟阅读

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模型训练过程中损失函数震荡的原因
模型训练过程中损失函数的震荡可以分为两种情况第一种情况是一开始就剧烈震荡损失函数不收敛第二种情况是整体呈现收敛趋势但训练过程当中会存在震荡情况两种情况产生的原因往往不一样。剧烈震荡不收敛模型一开始就剧烈震荡损失函数值比较大而且不会收敛此时可能的原因有以下几点学习率过大当设置的学习率过大时计算出来的梯度方向变化较大导致模型优化方向变化大损失函数震荡无法进行有效学习当数据存在问题时首先排查学习率是否设置过大尤其是使用 SGD 优化器时损失函数往往需要精心配置数据或者标签存在问题当数据或者标签存在问题时模型学习到的东西之间会互相排斥部分数据标签不正确会导致模型在学习到的正确的和错误的模式之间来回切换无法进行优化即使再优秀的模型也无济于事模型初始化不当梯度爆炸整体收敛但周期性小幅震荡模型整体上呈现收敛趋势但在整个训练过程当中会存在周期性的小幅度震荡比如损失函数突然开始升高后续有开始下降这种情况一般是由一下几种原因导致的batch_size过小小批量的数据会包含较多的噪声每个batch计算出来的梯度方向之间可能存在较大的差异因此可能会周期性的产生小幅震荡的情况优化器配置不当当使用的时普通的SGD优化器时动量不足会比较容易产生震荡可以切换为AdamW或带有动量的SGD优化器学习率与batch_size不匹配如果增大了batch_size但没有相应调整学习率可能会破坏训练的稳定性一般来说增大batch_size会同步适当提高学习率

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