keras训练cnn模型时loss为nan
keras训练cnn模型时loss为nan 1.首先记下来如何解决这个问题的：由于我代码中 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy']) 即损失函数 ...
原文：使用caffe训练时Loss变为nan的原因总结
梯度爆炸 原因：梯度变得非常大，使得学习过程难以继续 现象：观察log，注意每一轮迭代后的loss。loss随着每轮迭代越来越大，最终超过了浮点型表示的范围，就变成了NaN。 措施： . 减小solver.prototxt中的base lr，至少减小一个数量级。如果有多个loss layer，需要找出哪个损失层导致了梯度爆炸，并在train val.prototxt中减小该层的loss weigh ...
2017-12-25 21:47 0 2110 推荐指数：
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训练loss不下降原因集合
原文：https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/79874555 train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习; train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合; train ...