获取NAN的准确性和损失
是指在计算机科学和编程中，处理非数字（NAN）的准确性和潜在损失的问题。NAN是一种特殊的浮点数值，表示不是一个数字。它通常出现在数学运算中，当一个操作无法产生有效的结果时，例如0除以0或无穷大减去无穷大。
准确性是指在处理NAN时，确保计算结果的正确性和一致性。由于NAN的特殊性质，它可能会对计算结果产生意想不到的影响。因此，在进行数学运算时，需要特别注意处理NAN的情况，以确保计算结果的准确性。
潜在损失是指由于处理NAN不当而可能导致的错误或不确定性。如果在计算过程中忽略了NAN的存在或没有正确处理NAN，可能会导致错误的结果或不一致的行为。这可能会对系统的功能、性能和可靠性产生负面影响，并可能导致数据损坏、系统崩溃或安全漏洞。
为了确保获取NAN的准确性和最小化潜在损失，可以采取以下措施：
- 检测和处理NAN：在进行数学运算之前，应该先检测操作数是否为NAN，并根据具体情况采取适当的处理方式。例如，可以使用条件语句或异常处理机制来处理NAN的情况，以确保计算结果的准确性。
- 避免NAN的产生：在编写代码时，应该尽量避免产生NAN的情况。这可以通过合理的数学运算、数据验证和错误处理来实现。例如，在进行除法运算时，可以先检查除数是否为零，以避免产生NAN。
- 测试和调试：对涉及NAN处理的代码进行充分的测试和调试是非常重要的。通过编写测试用例和模拟各种情况，可以验证代码在处理NAN时的准确性和稳定性。同时，使用调试工具和日志记录来跟踪代码执行过程中的NAN情况，以便及时发现和修复问题。
- 文档和培训：在团队中共享关于NAN处理的最佳实践和经验是非常有益的。编写文档和提供培训可以帮助团队成员了解NAN的特性和处理方法，提高整个团队在处理NAN时的准确性和效率。
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获取NAN的准确性和损失
、、、
我正在实现数据帧为200* 4098的胶囊神经网络。坚果在1个时代后，我得到了准确性和损失NAN import tensorflow as tffrom sklearn.metrics import confusion_matrix: best_loss_val = loss_val 我得到的输出如下: <e
浏览 19提问于2020-03-27得票数 0
1回答
经过三层低层编码后，结果被输入到一个密集的层(封装在TimeDistributed层包装中)，将结果重新编码到相同的热编码中。奇怪的是，在经历了几个时代之后，准确性(无论是在训练还是验证中)都下降到了接近0(坏消息)，而损失也下降到了接近0(好消息？)。这一切为什么要发生？我知道，我不能期望损失和准确性总是朝着相反的方向发展(就像损失对所有类别使用绝对交叉熵，而准确性只使用最好的或k个最好<e
浏览 0提问于2019-10-02得票数 2
我遇到了一个令人困惑的场景。我正在训练一个具有自定义损失函数和两个指标的Tensorflow/Keras神经网络，MSE和准确性。在对训练数据进行评估时，损失和准确率返回数字，但均方误差为NaN。我想知道这是不是有一个可能的解释。谢谢。
浏览 25提问于2021-05-09得票数 0
对于7个时期，所有的损失和准确性似乎都是可以的，但是在8个时期，在测试过程中，测试损失变成了nan。我已经检查了我的数据，它没有nan。此外，我的测试精度比火车更高，这很奇怪。在成为nan之前，测试开始在1.6513713663602217e+30周围变得非常高。这真的很奇怪，我不明白为什么会这样。任何帮助或建议都是非常感谢的。
浏览 35提问于2021-03-16得票数 0
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2回答
对于一些背景，我的数据集大致是75000+图像，200x200灰度，有26个类别(字母表中的字母)。我的模型是：model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(200, 200, 1)validate on 23400 samples54600/54600 [==============================] - 54s 984us/step
浏览 28提问于2020-05-09得票数 0
当拟合一个模型时，而不是在分数/ ETA覆盖的时代的正常日志中，它将它们全部打印出来。.- ETA: 23s -损失: 0.5989 -准确性: 0.0000e+00 -精度: 0.6656 -召回:0.6656- ETA: 22s -损失: 0.5992 -准确性: 0.0000e+00-精度: 0.6652 -召回:0.6652-损失: 0.5987 -准确性: 0.0000e+00 -精度: 0.6659 -召回: 0.49 - ETA
浏览 2提问于2020-11-15得票数 0
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1回答
我想获取一个神经网络的准确性(或损失)，以便使训练依赖于它(“课程学习”)。有什么方法可以在自定义层中访问模型的准确性吗？
浏览 1提问于2022-01-14得票数 0
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我的网络在一定的准确性下遭受了94%，80%，有时甚至100%的巨大损失。令人惊讶的是，在验证准确率为64%的情况下，损失为96%。我想要理解的是，所发生的损失是否与准确性有直接关系，或者准确性是基于正确获取的数据计算的。我使用分类交叉函数来估计损失。
浏览 196提问于2020-11-10得票数 0
1回答
我试着用"binaryCrossentropy“的损失来训练一个模型。但是，当我打印出损失和准确性时，我得到的只是:损失:NaN。准确性为59.93 (不改变训练)。 epochs: 100, validationData: [testX, testY],});
谢谢你的时间和</e
浏览 15提问于2022-10-09得票数 0
4回答
我创建了三个不同的模型，使用深度学习进行多类分类，每个模型都给了我不同的准确性和损失价值。测试模型的结果如下：第二种模式:精确度: 98.5%损失: 0.0997我的问题是：
损失和精确值之间的关系是什么为什么即使精度较高，第三种模型的
浏览 0提问于2018-12-14得票数 38
1回答
了解CNN培训结果
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我使用了'SGD‘优化器和'categorical_crossentropy’损失函数。我的结果如下：-训练损失= 0.28 -训练精度= 0.93 -验证损失= 0.38 -验证精度= 0.82我的网络是38%不准确还是82%准确？我读过很多关于
浏览 3提问于2020-03-13得票数 0
我正在跟踪上的第三台木星笔记本。def hlayers(n_layers, n_nodes, i_size, a, r=0, keep_p=1):
if
浏览 4提问于2017-03-03得票数 0
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1回答
我在google和GPU中使用这个代码创建了一个多层LSTM。用于时间序列预测。但是，当我训练这个模型的时候，它还是把nan作为训练的损失：
history = model.fit(X_t_reshaped, train_labels, epochs=20, batch_size=-损失: nan Epoch 7/20 316/316 - 1s -损失: nan 8/20 316/316 - 1
浏览 3提问于2021-03-17得票数 3
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平方根正则化与高损耗
、、、
在没有正则化的情况下，损失发生在0.4附近。使用lambda=100，如果我使用l2或l1正则化，损失就会在0.45附近解决。有趣的是，对于lambda=0.001来说，损失的最终价值大约是0.44。现在，如果我使用l1/2和相同的lambda，它就会围绕着5000！这对我来说毫无意义。如果正则化是造成损失的一个压倒性因素，那么SGD必须降低权重的绝对值，直到正则化的惩罚
浏览 0提问于2019-04-09得票数 2
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1回答
只使用精度优化
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如我所知，我们通过改变迭代中的权重参数来优化我们的模型。目的是最大限度地减少损失，最大限度地提高精度。
我不明白为什么我们使用损失作为参数，如果我们有准确性作为参数。我们能否只使用我们的模型的准确性和下降损失？有了精度，我们也可以改变模型的权重吗？
浏览 3提问于2021-12-25得票数 -1
2回答
神经网络的高变异性损失
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我得到了非常高的可变性，在每个时期之间的准确性和损失，高达10%。它总是发生在我的准确性上，当我开始添加dropout时，我的损失就会出现。然而，我真的需要辍学，有什么办法解决这个问题吗？
浏览 0提问于2017-05-30得票数 1
1回答
在分析联邦学习模型的准确性时，我发现我的客户的准确性正在提高，但我的全局精度并不高。有人能帮我解决这个问题吗？我正在粘贴的图像，显示全球的准确性和损失，每一个时代的准确性和损失。
我提到了我用来寻找全局准确性和损失的代码。global_acc: {:
浏览 2提问于2022-04-29得票数 0
1回答
下面我已经训练了一个模型，并且显示了训练数据集(蓝色)和验证数据集(橙色)的丢失。根据我的理解，理想的情况是，验证和训练损失都应该收敛和稳定，以判断模型没有不适合或过适合。但我不确定下面的模式。从损失中你能看出什么，好吗？此外，这也是模型的准确性：更新:在将学习率设置为0.0001后，如答案所示，我损失如下：模型的准确性：
📷
浏览 0提问于2022-12-02得票数 2
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弄清楚损失和精确曲线
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这是我一次又一次遇到的问题。损失(在这种情况下是交叉熵)和不合理的精确图。下面是一个示例：在这里，我正在CIFAR10上训练一个CIFAR10。最初，这些曲线都很好，很好；这意味着训练和验证损失在减少，准确性也在增加。现在有两件事对我来说没有意义：
在120 (其中
浏览 0提问于2020-08-19得票数 3
1回答
我正在研究如何评估卷积神经网络的性能，特别是我已经看到，我们必须同时考虑准确性和损失。我不明白为什么我们也要看损失，老实说，我还没有真正明白损失是什么。我知道，这是我们希望尽量减少，损失越低，性能越好。
但我也看到，如果损失太低，我们就太合适了，而且损失和准确性之间也有某种关系，但我不清楚这到底意味着什么。对我来说，这个失去的概念，以及如何解释它，无论是单独的，还是关于准确
浏览 0提问于2019-12-06得票数 5
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