python - ¿Cómo resolver la pérdida de Nan?

tensorflow

Question

Problema

Estoy ejecutando una red neuronal profunda en el MNIST donde la pérdida se define como sigue:

cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(pred, label))

El programa parece ejecutarse correctamente hasta que obtenga una pérdida nan en el minibercado 10000+. A veces, el programa se ejecuta correctamente hasta que finaliza. Creo que tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits me está dando este error. Esto es extraño, porque el código solo contiene mul y add operaciones.

Solución posible

Tal vez puedo usar:

if cost == "nan":
optimizer = an empty optimizer
else:
...
optimizer = real optimizer

Pero no puedo encontrar el tipo de nan . ¿Cómo puedo verificar una variable es nan o no?

¿De qué otra manera puedo resolver este problema?

Answer 1

Verifica tu tasa de aprendizaje. Cuanto mayor sea tu red, más parámetros para aprender. Eso significa que también necesita disminuir la tasa de aprendizaje.

Answer 2

No tengo tu código o datos. Pero tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits debería ser estable con una distribución de probabilidad válida (más información aquí ). Supongo que sus datos no cumplen este requisito. Un problema análogo también se discutió aquí . Lo cual lo llevaría a cualquiera de las siguientes:

1. Implemente su propia función softmax_cross_entropy_with_logits , por ejemplo, try ( fuente ):

   epsilon = tf.constant(value=0.00001, shape=shape)
   logits = logits + epsilon
   softmax = tf.nn.softmax(logits)
   cross_entropy = -tf.reduce_sum(labels * tf.log(softmax), reduction_indices=[1])

2. Actualice sus datos para que tenga una distribución de probabilidad válida

Answer 3

La razón por la que obtienes los NaN es muy probable que en algún lugar de tu función de costos o softmax intentes tomar un registro de cero, que no es un número. Pero para responder a su pregunta específica sobre la detección de NaN, Python tiene una capacidad incorporada para probar NaN en el módulo matemático. Por ejemplo:

import math
val = float(''nan'')
val
if math.isnan(val):
print(''Detected NaN'')
import pdb; pdb.set_trace() # Break into debugger to look around

Answer 4

Aquí encuentro un problema similar TensorFlow cross_entropy NaN problem

Gracias al autor user1111929

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits => -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y_conv))

es en realidad una forma horrible de calcular la entropía cruzada. En algunas muestras, ciertas clases podrían excluirse con certeza después de un tiempo, lo que da como resultado y_conv = 0 para esa muestra. Normalmente no es un problema ya que no estás interesado en eso, pero en la forma en que cross_entropy está escrito allí, arroja 0 * log (0) para esa muestra / clase en particular. De ahí el NaN.

Reemplazándolo con

cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y_conv + 1e-10))

O

cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(tf.clip_by_value(y_conv,1e-10,1.0)))

Resolvió el problema de nan.