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。 …
训练中的Loss Spike（损失尖峰）：AdamW优化器中的Epsilon参数与梯度裁剪的微观影响
训练中的Loss Spike：AdamW优化器中的Epsilon参数与梯度裁剪的微观影响 大家好！今天我们来深入探讨一个在深度学习模型训练过程中经常遇到的问题：Loss Spike，即损失函数突然出现大幅度上升的现象。虽然 Loss Spike 的原因有很多，但今天我们主要聚焦于两个与优化器密切相关的因素：AdamW优化器中的Epsilon参数，以及梯度裁剪。 1. Loss Spike 的常见原因与现象 在训练深度学习模型时，理想情况下，损失函数应该随着训练的进行逐渐下降，最终趋于稳定。然而，现实往往并非如此。 Loss Spike 的出现打断了这一平稳下降的趋势，严重情况下甚至可能导致训练崩溃。 Loss Spike 的原因很多，可以大致分为以下几类： 数据问题： 数据质量差： 错误标注、噪声数据等。 数据分布变化（Data Shift）： 训练集和测试集数据分布不一致，或者训练过程中数据分布发生变化。 Batch 过小： Batch Size 过小导致梯度估计不准确，容易出现 Loss Spike。 模型问题： 模型结构不稳定： 某些模型结构对训练过程中的微小变化过于敏感。 梯度 …
大模型训练中的尖峰（Spike）损耗：梯度裁剪、权重衰减与AdamW优化器的参数微调
大模型训练中的尖峰（Spike）损耗：梯度裁剪、权重衰减与AdamW优化器的参数微调 大家好，今天我们来深入探讨大模型训练中一个常见且令人头疼的问题——尖峰损耗（Spike Loss）。 尖峰损耗指的是训练过程中损失函数突然急剧上升的情况，这往往预示着训练不稳定，甚至可能导致模型崩溃。今天我们主要围绕如何使用梯度裁剪、权重衰减以及AdamW优化器及其参数微调来缓解和避免尖峰损耗。 尖峰损耗的成因 在深入探讨解决方案之前，我们首先需要了解尖峰损耗的可能成因。导致尖峰损耗的原因有很多，但最常见的包括： 梯度爆炸： 这是最常见的原因。 当模型的参数更新幅度过大时，会导致损失函数剧烈变化，形成尖峰。梯度爆炸通常发生在深度网络中，尤其是在使用非饱和激活函数（如ReLU）时。 病态曲率： 损失函数可能存在一些病态的曲率区域，模型在这些区域内移动时会非常敏感，微小的参数变化就可能导致损失函数的大幅波动。 数据问题： 训练数据中可能存在异常值或者噪声，这些数据会导致梯度计算出现偏差，从而引发尖峰。 此外，数据批次分布不均匀，某些批次包含大量困难样本，也可能导致尖峰。 学习率过高： 学习率决定了参数更新 …
JAVA系统定时任务冲突导致CPU spike 的排查与任务拆分
JAVA系统定时任务冲突导致CPU spike 的排查与任务拆分 大家好，今天我们来聊聊Java系统中定时任务冲突导致CPU spike的问题，以及如何排查和拆分任务以解决这个问题。 一、问题现象与初步诊断 1.1 问题现象 最直观的现象就是CPU利用率突然飙升，通常发生在某些固定时间点。系统响应变慢，甚至出现卡顿。如果系统有监控，会看到CPU使用率曲线呈现明显的尖峰状。 1.2 初步诊断 观察时间点： 记录CPU spike发生的时间点，通常与定时任务的执行周期有关。 查看日志： 检查系统日志和应用日志，特别是定时任务相关的日志，看是否有异常输出或长时间运行的记录。 线程Dump： 使用jstack或类似的工具生成线程Dump，分析当前线程的状态。观察是否有大量线程处于RUNNABLE状态，并且集中在执行某些任务。 资源监控： 使用top, jconsole, VisualVM等工具监控CPU、内存、线程等资源的使用情况。 示例：线程Dump分析 假设我们通过jstack命令生成了线程Dump文件，发现大量线程处于RUNNABLE状态，并且调用栈都指向同一个任务的run()方法，这就 …