训练中的Loss Spike：数据洗牌不充分导致的Batch相关性分析 大家好，今天我们要深入探讨深度学习模型训练过程中一个常见但有时令人困扰的现象：Loss Spike，也就是损失尖峰。更具体地说，我们将聚焦于一种可能导致Loss Spike的原因：数据洗牌（Shuffling）不充分导致的Batch相关性。我们将从理论基础出发，逐步分析问题，并提供实际的代码示例来演示如何诊断和解决这个问题。 1. Loss Spike现象与影响 Loss Spike是指在训练过程中，损失函数的值突然大幅度上升，然后又迅速下降的现象。这种现象可能发生在训练的任何阶段，并且会对模型的训练过程产生负面影响，具体体现在以下几个方面： 训练不稳定： Loss Spike会导致训练过程变得不稳定，难以收敛。 模型性能下降： 即使模型最终收敛，其性能可能不如没有Loss Spike的情况。 训练时间延长： 为了克服Loss Spike的影响，可能需要调整学习率、增加训练轮数等，从而延长训练时间。 难以诊断： Loss Spike的原因有很多，可能是学习率过高、梯度爆炸、数据问题等，需要仔细分析才能找到根本原因。 …