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 训练时的Iteration、batchsize、epoch和loss的关系 2019年05月17日 17:17:15 GL3_24 阅读数 351 更多 ...

1. 问题分析 如图，在开始训练后， loss升高到87.3365后保持不变。这个问题是因为梯度爆炸导致的。 在softmax_loss_layer.cpp的原码中，loss的最大值由FLT_MIN得到，FLT_MIN定义为1.17549435E-38F，这个数字的自然对数正好 ...

1. 网络训练时train loss与test loss的结果分析: 2. 出现loss不下降的问题时检查: （1）数据 数据本身以及label是否有异常 数据是否过于脏乱，没有经过清洗 数据输入是否有问题，比如图片与label是否一致 数据 ...

1. 首先是提取 训练日志文件; 2. 然后是matlab代码： 3. 结果展示： ...

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： 1. 减小solver.prototxt中的base_lr，至少减小一个数量级。如果有多个loss ...

原数据集形式，收集的数据来源包括两个folder, 数据分为三类（class1-3) 希望得到的数据集形式： 将数据集拆分为train和test两部分，每部分都包含所有类别。 完整代码（已包含注释，自测可用，参考文献：数据集划分、label生成及按label将图片分类 ...

转载自：https://blog.csdn.net/sinat_29957455/article/details/79452141 在处理真实的数据集的时候，我们经常会遇见一个或多个的类别数据的特征。类别数据可以被分为标称特征(nominal feature)和有序特征(ordinal ...