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2025-08-25

VGG网络从零训练不收敛:常见原因与实战解决方案

VGG网络从零训练不收敛:常见原因与实战解决方案
一、问题现象与本质分析当我们在CIFAR-10或自定义数据集上从头训练VGG网络时,常会遇到以下典型症状: - 训练损失值剧烈波动后趋于稳定 - 验证准确率始终低于随机猜测 - 梯度值出现指数级衰减或爆炸这种现象的本质是神经网络在前向传播和反向传播过程中,信号传递的稳定性被破坏。以VGG16为例,其13个卷积层和3个全连接层的深度结构放大了这一问题。二、七大核心原因及解决方案1. 参数初始化不当问题表现:第一轮迭代后损失值即出现NaN原因剖析:- 使用全零初始化导致神经元对称性破坏 - 传统Xavier初始化不适合ReLU激活函数解决方案:pythonHe初始化(针对ReLU优化)torch.nn.init.kaimingnormal(conv.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu')2. 学习率配置错误典型错误案例:- 使用Adam优化器时仍保持LR=0.1 - 未配合学习率衰减策略最佳实践:python optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, moment...
2025年08月25日
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